崔保良
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
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- 发文基金：广东省科技计划工业攻关项目广东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Walsh变换的时序数据相似性搜索被引量：3
- 2011年
- 针对时序数据相似性搜索面临的高维性问题,提出一种利用按沃尔什序数排列的离散沃尔什变换((DWHT)W)对时序数据进行维归约的方法。(DWHT)W是正交变换,变换矩阵简单,可以应用快速算法,对时序数据有更好的特征提取能力,用其索引时间序列数据在理论上具备非漏报性质。与基于离散傅里叶变换和基于离散沃尔什变换的对比实验表明,该方法可以获得更高的查询效率。
- 崔保良滕少华崔振
- 关键词：范围查询近邻查询
- 稀疏表示在入侵检测中的应用
- 2012年
- 提出一种基于稀疏表示的入侵检测算法。将稀疏性约束引入过完备词典学习和编码过程中,使学习得到的稀疏系数可以保持较好的重构性,同时增强判别力。利用判别式K-SVD算法优化过完备词典和线性判别函数,将提取的稀疏特征作为线性分类器的输入,实现入侵检测。实验结果表明,该算法可以获得较低的误报率和较高的检测率,分类性能较好。
- 崔振崔保良陈柏生罗俊
- 关键词：支持向量机入侵检测奇异值分解
- 基于稀疏表示的协同入侵检测算法被引量：4
- 2011年
- 针对现有入侵检测算法误报率较高和鲁棒性较差的问题,提出一种基于稀疏表示的协同入侵检测算法。通过构建正常类和攻击类训练字典获取类别内在本质特征,结合子空间结构理论计算重构误差,从而判定测试样本类别。实验结果表明,该算法能保证较高的检测率和较低的误报率,对不平衡数据集有较好的鲁棒性,对正常行为和异常行为有较好的区分度。
- 崔保良滕少华崔振
- 关键词：子空间重构误差入侵检测算法
- 基于稀疏表示的协同入侵检测
- 随着计算机网络的迅猛发展,网络安全问题成为人们关注的焦点。如何应对大规模的高速数据流检测,如何实现在线学习,如何减少或消除噪声数据的影响,是入侵检测系统面临的主要挑战。入侵检测本质上可以看成一个分类问题,可以把所有的网络...
- 崔保良
- 关键词：入侵检测子空间学习网络安全
- 文献传递
