数据流中孤立点识别方法

• 作者: 何英昊 单世民 邓贵仕
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 聚类 孤立点检测 微粒群算法 入侵检测
• 年，卷（期）: 2007,（15）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 172-174
• 页数: 3页
• 分类号: TP311
• 字数: 3703字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.15.061

摘要

针对基于聚类分析及基于孤立点检测的入侵检测方法的局限,根据数据流的特点,提出了一种数据流中孤立点动态识别方法.该方法使用动态微粒群算法对特征空间中当前主要聚类的特征点进行追踪,通过计算数据流中数据对象与特征点的距离来判断数据对象的性质.将该方法应用于入侵检测而进行的实验证明了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓贵仕	大连理工大学系统工程研究所	98	1916	22.0	41.0
2	单世民	大连理工大学系统工程研究所	18	133	8.0	11.0
3	何英昊	大连理工大学城市学院	32	73	5.0	7.0