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为解决其他访问控制机制向基于属性的访问控制机制迁移过程中所面临的策略生成问题,该文提出一种基于访问控制日志的访问控制策略......
近年来,随着机器学习技术的发展,特别是深度神经网络的出现,目标识别研究取得了巨大的进步。当提供充足的有标签数据之后,这些识别......
考虑到软件定义网络异常流量分类受到网络复杂特性的影响,导致分类效果变差,提出了基于K-means聚类的软件定义网络异常流量分类研......
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数据挖掘是一门从大量日常业务数据中提取有用信息的新兴学科，20世纪90年代以来发展迅速。日常业务数据可能不完整，含冗余或边界模糊......
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属性选择是数据挖掘领域常见的用于降低数据特征维度的预处理方法:在不影响原始数据核心价值的前提下,属性选择方法可以大幅约简数......
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时间序列是指按时间排序的一组观察值集合,并广泛应用于金融、医疗等众多领域,同时时间序列也存在维数高、规模大、结构复杂和噪声......
信息化时代的高维大数据通常呈现高维,多样性的特点。由于这些数据在积累的过程没有经过选择,使得高维大数据存在大量的不相关,冗......
随着数据信息化的日益发展,人工地从数据中筛选出需求的信息已经变得十分困难,为此研究者以统计学思想为基础提出了机器学习方法,......
图方法因其可以计算和保持数据内在关系的特性相较于原始数据可以展现出更强的表达能力,所以被广泛应用到不同的领域中。尤其是在......
为了统筹考虑web服务中信任评估与隐私保护的要求,提出了一种隐私感知的web服务信任模型,并给出了基于该信任模型的web服务选择机......
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