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孙笑非

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：中国海洋大学信息科学与工程学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇异常检测
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇直推式支持向...
  • 1篇推式
  • 1篇网关
  • 1篇网关协议
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇混合模型
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯混合
  • 1篇高斯混合模型
  • 1篇半监督分类
  • 1篇BGP

机构

  • 1篇中国海洋大学

作者

  • 1篇马丽晶
  • 1篇魏振钢
  • 1篇李庆强
  • 1篇孙笑非

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于半监督分类的BGP异常检测被引量：1
2008年
异常边界网关协议(BGP)事件会影响网络的稳定性和可靠性,而网络环境下未标记样本较有标记样本容易获得,对此提出了基于半监督分类的异常检测框架。主要研究了高斯混合模型和直推式支持向量机,使用Slamm er蠕虫相关BGP数据进行了实验,并对算法性能作了比较。实验证明半监督分类算法在BGP异常检测中切实可行。
李庆强魏振钢孙笑非马丽晶
关键词：半监督分类异常检测高斯混合模型直推式支持向量机
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共1页<1>
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