基于移动Agent的入侵检测模型研究

在讨论传统的入侵检测技术的基础上,结合移动Agent技术,提出一种基于移动Agent的入侵检测系统的模型。     

基于决策树技术分析动态图形数据的研究与实现

针对传统动态数据分析方法(如时间序列分析)存在对动态图分析较繁琐的问题,研究基于决策树技术进行动态图形数据分析的方法和过程.利用采集的心电图数据和SLIQ算法加以实现,所得模型准确率约为73%.     

决策树学习研究

决策树分类学习算法是使用广泛、实用性很强的归纳推理方法之一,在机器学习、数据挖掘等人工智能领域有相当重要的理论意义与实用价值。在详细阐述决策树技术的几种典型算法以及它的一些常见问题后,介绍了它在工程上的实际应用,最后提出了它的研究方向以及它所面临的问题和挑战。     

基于决策树的数据流挖掘算法的研究

由于数据流的快速流动性以及计算机内存的限制，因此要设计好的数据流挖掘算法是很困难的事。近几年来，对数据流进行数据挖掘的算法相继被提出。本文主要阐述分类算法中基于决策树的各种数据流挖掘算法，包括传统的增量式的决策树分类、基于Hoeffding tree的VFDT、可调整的VFDT（即CVFDT）以及使用整合技术的决策树分类算法，通过分析比较，总结了各种算法的主要特征，为国内研究者提供借鉴。