異常檢測模式學(xué)習(xí)若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、針對異常檢測模式學(xué)習(xí),該文所做的工作及貢獻(xiàn)主要有:第一,該文基于正常行為與異常行為概率分布特點的不同,提出一種新的異常行為檢測標(biāo)準(zhǔn)-正常度,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計實現(xiàn)了一個無監(jiān)督異常檢測模式學(xué)習(xí)算法C-UA,另外還針對C-UA算法中數(shù)據(jù)特征屬性權(quán)重問題進(jìn)行了深入的分析研究.實驗結(jié)果表明通過C-UA算法學(xué)習(xí)得到的異常檢測模式具有較好的檢測性能.第二,針對如何利用背景知識指導(dǎo)異常檢測模式學(xué)習(xí)問題進(jìn)行了深入地分析探討,并基于概念分層理論提出一種利用

2、背景知識指導(dǎo)異常檢測模型學(xué)習(xí)的方法,最后通過實驗證明經(jīng)過背景知識指導(dǎo)所學(xué)異常檢測模式的檢測精確度有明顯的提高.第三,針對異常檢測模式性能評估技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)性地分析研究,指出當(dāng)前異常檢測模式性能評估技術(shù)存在無法精確量化異常檢測模式綜合性能的不足,并針對該不足以對異常檢測模式性能評估技術(shù)進(jìn)行了擴(kuò)展.第四,針對異常檢測模式持續(xù)學(xué)習(xí)問題進(jìn)行了深入地分析研究,指出異常檢測模式持續(xù)學(xué)習(xí)的必要性,并針對當(dāng)前異常檢測模式持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)存在的不足,提出一種