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Guangtongxin yanjiu, 2020 软件定义光网络（SDON）中,控制平面可能遭遇入侵威胁从而对网络的稳定可靠服务供给造成影响。文章针对SDON集中控制平面安全问题提出了一种基于机器学习的入侵检测策略,采用孤立森林算法来检测点异常,采用指数权重移动平均（EWMA）算法来检测序列异常。理论分析和仿真实验结果表明,所提的基于机器学习的SDON检测技术能够实现90%点异常检测准确率和85%序列异常检测准确率。
朱嘉豪 +5 more
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Gaoya dianqi, 2022 气体绝缘金属封闭开关设备的局部放电具有随机性，即使同一类型缺陷仍有较多表观变化形式，传统模式识别构造的特征难以适应其多变性；近年来兴起的卷积神经网络虽具有自适应提取特征的能力，但训练得到性能更好的网络模型一方面需要增加网络深度，另一方面需要更多的数据样本作为支撑。鉴于此，提出了基于在ImageNet数据集上训练的VGG、InceptionV3、Resnet50 3种网络模型迁移学习的GIS局部放电模式识别方法，并将网络提取的特征应用于在小数据集下表现良好的经典分类器SVM ...
唐志国, 曹智, 何宁辉
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Design and Implementation of Hot Topics Discovery System Based on Micro-Blog [PDF]
, 2016 微博已经成为当今社会新一代的媒体标志，因其短暂的发展历程所展现的迅猛之态，引发了众多学者的研究热情。如何在海量微博文本中更快更精确地挖掘数以亿计的用户所讨论的热点话题，具有较强的社会意义和现实意义，因而成为了许多学者们关注的焦点，能够实现对舆论的监控与引导，达到新闻发布的针对性目标。 本文首先采用基于分隔符的方法采集微博原始数据，之后采用具有优秀降维能力，且能挖掘文本潜在语义的LDA模型发现微博文本集中隐含的话题。原始LDA模型需要人为设定话题的个数，难以应用于真实微博数据中。为了能够自适应识别话题数目，
陈晶晶
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Application and Research on Data Mining Technology for Police Information Management [PDF]
, 2015 数据挖掘技术是信息技术的应用，是当下数据库和人工智能领域里研究的热点之一，使各领域积累了海量的数据中获取不易理解的、尚未知晓的、有用的、潜在有效的。在伴随数据仓库技术的发展下,警务信息化建设是实施打击违法犯罪工作和现代科学技术的最佳结合点。警务信息化将已有资源迅速转化为战斗力,这些海量数据的抽取与集成的重要手段,更是新时代新形势下的需要。 本文以公安警务信息为研究背景，在公安信息化工程的建设过程中，首先对公安数据分析整合，机理分析方法与统计分析方法。对各种公安数据进行预处理 ...
郝军
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Empirical Research of Dimensions and Metrics for Evaluating Personalized Recommender System [PDF]
, 2016 随着互联网竞争日益激化，各大网站在个性化服务方面不断推新除陈，通过优质的推荐服务来争取用户。近年来，以淘宝网、京东网在内的国内各大网络巨头不断优化自身的推荐系统服务，除业界重视外，推荐系统也受到众多学科和研究者的关注。以往有关推荐系统的研究呈现出技术导向的特征，以消费者为导向的研究较为匮乏，然而辅助消费者的决策是推荐系统的主要目标，虽然关于推荐系统的评价指标体系的研究尚有一些探讨，但评价体系还不够完整，对符合个性化推荐系统特点的评价指标体系定量评价方法研究仍是一个开放性的问题。 本文立足消费者视角 ...
曾洁
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智能科学与技术学报, 2019 近年来，数字金融蓬勃发展，金融科技日趋成熟，信息技术的发展对社会产生巨大积极作用的同时也带来了新型风险，网络黑产呈爆发式增长，电信网络诈骗给人民群众造成了巨大的财产损失。在数字金融时代，商业银行既迎来了新的机遇与动力，又面临着新的挑战和数字化变革的要求，线上金融业务已经成为新的主战场。在此背景下，基于 RFM 高维衍生特征和对机器学习算法的研究，构建了基于高维交易行为画像的事中反欺诈机器学习模型。依托大数据、流计算等技术，通过在系统化部署、应用策略以及模型迭代优化等环节的实践 ...
曹汉平 +3 more
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Dianxin kexue行人重识别（person re-identification，re-ID）在多摄像机之间进行跨镜检索以匹配目标行人图像，可以在人脸、指纹等生物特征失效的情况下实现行人关联，已成为智能视频监控系统的关键技术，对智能安防、智慧城市等领域的产业落地进行了有效赋能。传统的行人重识别算法通常采用表征学习或度量学习方法。基于多任务学习的机器学习模式，结合表征学习与度量学习方法，综合利用特征表示和距离度量两方面的优势，采用分类损失和三元组损失共同训练模型，使模型在特征提取和相似性度量上都得到充分的训练。实验结果表明 ...
秘蓉新1, 姚文文1, 吴兵灏2
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Using Genetic Algorithms to Pick Stocks and Manage Portfolio in Technical Analysis System [PDF]
, 2016 在投资领域，如何高效地进行资产配置、获得高收益并控制风险是每个投资者进行投资决策时最为关注的问题，如何有效地选股和进行投资组合管理是一个广泛存在的难题。技术分析是主流的选股方法之一，是通过分析历史的市场数据如股价、成交量等，来预测股票未来的趋势的一种投资分析方法；遗传算法是模拟自然界物种进化的随机全局搜索最优解的算法，目前广泛应用于组合优化、机器学习、自适应控制、信号处理等领域；证券投资组合优化问题的实质就是有限的资产在具有不同风险收益特性的证券之间的优化配置问题 ...
王振华
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Analysis and Design of Human Recourse Management System Based on Data Mining Techniques [PDF]
, 2015 人力资源管理是管理学领域的一个重要组成部分。在日益激烈的市场竞争中，人力资源管理水平是提高企业核心竞争力的关键因素。 传统人力资源分析，只能对数据的表层信息进行分析，无法深层次的获取数据与数据间的内在关系和隐藏关系。伴随着云计算和大数据的兴起和发展，数据挖掘技术在各行各业都得到广泛的应用。数据挖掘与统计、精算、长期从事预言模型的经济学家之间并没有技术重叠。数据挖掘技术是通过数理统计的方法挖掘数据与数据间存在的隐藏规律，提取重要信息。本文从传统人力资源管理的不足之处出发 ...
夏芳
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He jishu中国散裂中子源（China Spallation Neutron Source，CSNS）作为一个用户装置，其稳定运行对科学研究的顺利开展具有重要意义。然而，由于加速器系统的高度复杂性，传统的基于阈值的报警机制在应对复杂和多样化的异常时表现出明显的局限性，部分未能及时检测的异常可能引发束流联锁，降低运行效率和稳定性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习的异常检测方法，并开发了CSNS加速器智能值班员样机系统。该系统通过特征工程和无监督学习算法，能够实时监测运行数据并精准识别复杂异常 ...
彭 娜 +10 more
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