李洁颖

作品数：4被引量：2H指数：1
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供职机构：河南财经学院计算机与信息工程学院更多>>
发文主题：健壮性健壮异常检测增量式OGSA更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《硅谷》《电脑知识与技术》《计算机工程与应用》《计算机应用》更多>>
所获基金：重庆市自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金更多>>
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增量式健壮主成分分类器的无监督异常检测方法研究被引量：1
《计算机工程与应用》2010年第22期117-120,共4页李洁颖 孙英 
传统的入侵检测算法对数据集的研究都是针对静态训练数据的,对于动态数据却显得无能为力。但在实际应用中,入侵行为层出不穷,入侵检测系统应能对新的入侵行为进行增量学习。为了解决该问题,在前期工作的基础上,提出一种基于增量式分类...
关键词：异常检测 无监督 主成分分类器 健壮性 增量式 
浅谈开放的网格服务体系架构(OGSA)
《电脑知识与技术》2009年第3X期2112-2113,共2页孙英 李洁颖 
网格已经成为当前网络计算领域的最新研究热点。该文主要讲述了一种重要的网格体系结构——开放网格服务结构,分析了它的基本思想、具体结构及特点。
关键词：网格 OGSA 网格服务 
基于粒的二进制数表示的一种熵的计算方法
《硅谷》2009年第6期40-,120,共2页李洁颖 
很多决策树算法中,进行分裂选择测试属性的时候,都要用到对属性熵的计算和比较,提出一种方法,该方法首先将属性的等价类和粒联系起来,继而利用粒的二进制数表示来计算相应属性的熵,也就是说将等价类转化为粒的二进制数表示,这样只需要...
关键词：信息粒 熵 
基于健壮主成分分类器的无监督异常检测方法研究被引量：2
《计算机应用》2006年第4期820-823,共4页邱文彬 吴渝 王国胤 白洁 李洁颖 
新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET);国家自然科学基金资助项目(60373111);重庆市自然科学基金重点项目(2005BA2003);重庆市自然科学基金项目资助(2005BB2063)
入侵检测系统在训练过程中需要大量有标识的监督数据进行学习,不利于其应用和推广,经典主成分分析方法对离群数据非常敏感,进而导致分类准确性的下降。为了解决该问题,提出了一种基于健壮主成分分类器的方法,得到被离群数据干扰较少的...
关键词：异常检测 无监督 主成分分类器 健壮性 
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