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摘要:
针对传统的决策树分类特征滤波方法识别性能不好的问题,提出一种基于决策树局部时间尺度特征提取的大型网络数据库中的危险数据识别方法,构建大型网络数据库的危险数据通信传输模型,设计危险数据决策树模型,通过建模,采用信号处理方法实现局部时间尺度特征提取,以此为依据实现对危险数据的准确识别.仿真结果表明,采用该算法能有效地实现危险数据的识别,准确识别概率提高显著,保证了大型网络数据库的安全运行.
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文献信息
篇名 大型网络数据库中危险数据识别方法研究
来源期刊 计算机与网络 学科 工学
关键词 网络数据库 特征提取 危险数据 识别
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 技术论坛
研究方向 页码范围 105-107
页数 3页 分类号 TP391.9
字数 2134字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王春杰 郑州大学第一附属医院病案管理科 10 11 2.0 3.0
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网络数据库
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危险数据
识别
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引文网络交叉学科
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计算机与网络
半月刊
1008-1739
13-1223/TN
大16开
石家庄市174信箱215分箱
18-210
1975
chi
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