杨秋洁

作品数：3被引量：7H指数：1
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供职机构：中国银行更多>>
发文主题：IV数据挖掘ONE入侵检测种属更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《合肥工业大学学报（自然科学版）》《浙江大学学报（工学版）》更多>>
所获基金：安徽省自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
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基于One-R的改进随机森林入侵检测模型研究被引量：6
《合肥工业大学学报（自然科学版）》2015年第5期627-630,711,共5页王翔 胡学钢 杨秋洁 
安徽省自然科学基金资助项目(1408085QF136)
入侵检测(ID)是保障网络安全的必要手段之一,将数据挖掘引入入侵检测中使其可以适应海量审计数据的处理,同时可以提高检测的均衡性和响应时间。文章提出了一种基于随机森林(random forest,RF)的入侵检测模型(1R-RF),针对RF模型面对高维...
关键词：入侵检测 分类 随机森林 One-R算法 属性评价 
一种适用于数据流分类的特征选择方法
《浙江大学学报（工学版）》2011年第12期2247-2251,共5页张玉红 胡学钢 杨秋洁 
国家"973"重点基础研究发展计划资助项目(2009CB326203);国家自然科学基金资助项目(60975034);安徽省自然科学基金资助项目(090412044)
数据流环境下的高维、属性冗余、含噪音等问题是经常且可能同时存在的,在一定程度上影响了数据流的分类效果.为改善这一现状,提出一种快速、有效的数据流特征选择方法.引入统计指标IV(information value)值作为特征重要度的评价标准,在...
关键词：数据流分类 特征选择 IV值 
一种属性选择方法FS-IV的研究被引量：1
《合肥工业大学学报（自然科学版）》2010年第12期1811-1814,共4页杨秋洁 胡学钢 
安徽省自然科学基金资助项目(090412044)
数据挖掘所面对的数据常具有属性冗余、包含噪音等特点,使得更注重训练数据质量的分类模型训练周期变长、精度下降。因此,如何选择有效的属性集以约减数据规模,提高分类模型性能具有重要意义。文章将IV模型用于属性选择,提出了基于IV指...
关键词：信息值 属性选择 分类 
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