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971.
Since the frequency of network security incidents is nonlinear, traditional prediction methods such as ARMA, Gray systems are difficult to deal with the problem. When the size of sample is small, methods based on artificial neural network may not reach a high degree of preciseness. Least Squares Support Vector Machines (LSSVM) is a kind of machine learning methods based on the statistics learning theory, it can be applied to solve small sample and non-linear problems very well. This paper applied LSSVM to predict the occur frequency of network security incidents. To improve the accuracy, it used an improved genetic algorithm to optimize the parameters of LSSVM. Verified by real data sets, the improved genetic algorithm (IGA) converges faster than the simple genetic algorithm (SGA), and has a higher efficiency in the optimization procedure. Specially, the optimized LSSVM model worked very well on the prediction of frequency of network security incidents. 相似文献
972.
根据实际测量经验,结合实际情况,对传统多径因子计算公式进行了分析,得出了传统公式的适用条件以及不能适应的范围,并给出了更准确的公式,使之更为完善。 相似文献
973.
974.
975.
976.
977.
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980.
应用软件中自动化测试的实现 总被引:1,自引:1,他引:0
在介绍了自动化测试的重要性的基础上,提出了如何实现自动化测试,结合实例重点讨论了实现单元测试和功能测试自动化的方法,最后讨论了使用Jmeter实现性能测试自动化.这些方法在基于J2EE企业应用软件的测试中取得了良好的效果. 相似文献