原文服务方: 信息与控制       
摘要:
针对异常检柃方法中存在的异常连接信息小足的问题设计了一种基于混合聚类和自组织映射的异常检测模型.首先提出了一种聚类算法用以进行异常检测,然后再通过自组织映射(SOM)对检测出的异常连接进行分类以获得其更多的异常连接信息.最后应用实验数据集进行仿真,结果表明本检测模型是有效的,能够将检测到的异常连接进行分类并由其所属类别给出该异常连接的更多信息,且检测和分类的效率比较高,误报率低.
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文献信息
篇名 基于混合聚类和自组织映射的异常检测模型
来源期刊 信息与控制 学科
关键词 聚类 自组织映射 异常检测 信息获取
年,卷(期) 2010,(2) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 136-141
页数 分类号 TP393.08
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-0411.2010.02.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王执铨 南京理工大学自动化学院 331 3939 30.0 46.0
2 钱玉文 南京理工大学自动化学院 18 91 6.0 9.0
3 王飞 南京理工大学自动化学院 18 153 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
聚类
自组织映射
异常检测
信息获取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息与控制
双月刊
1002-0411
21-1138/TP
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
2891
总下载数(次)
0
总被引数(次)
41289
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导