【摘 要】
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针对传统入侵检测算法忽略数据属性间的类别特征,提出基于属性分类建模的入侵检测系统(ACBM-IDS).将数据按属性划分为离散和连续两类,针对离散属性数据以关联规则算法为基础挖掘各类别的最长最大支持度项集,结合稳定性对项集进行加权后构成离散属性判定模型;针对连续属性数据,经归一化后训练Softmax分类器作为连续属性判定模型;将两个模型线性组合并分配不同权重,形成最终的入侵检测模型.通过在NSL-KDD数据集上与多种传统机器学习方法进行对比实验,实验结果表明,ACBM-IDS的方法在精确率、召回率以及F值上
【机 构】
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四川旅游学院 基建处,四川 成都 610100
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针对传统入侵检测算法忽略数据属性间的类别特征,提出基于属性分类建模的入侵检测系统(ACBM-IDS).将数据按属性划分为离散和连续两类,针对离散属性数据以关联规则算法为基础挖掘各类别的最长最大支持度项集,结合稳定性对项集进行加权后构成离散属性判定模型;针对连续属性数据,经归一化后训练Softmax分类器作为连续属性判定模型;将两个模型线性组合并分配不同权重,形成最终的入侵检测模型.通过在NSL-KDD数据集上与多种传统机器学习方法进行对比实验,实验结果表明,ACBM-IDS的方法在精确率、召回率以及F值上均优于其它方法,展现出良好的入侵检测性能.
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目的:探讨儿童重度特发性肺动脉高压（IPAH）患儿发生晕厥的相关危险因素。方法:回顾性分析2011年5月至2021年10月在北京安贞医院小儿心脏中心确诊为重度IPAH的44例患儿（年龄<18岁）的临床资料，根据患儿是否出现晕厥分为晕厥组和非晕厥组，比较两组患儿的临床特征、超声心动图、实验室检查、右心导管检查及急性肺血管扩张试验等指标，组间比较采用n t检验、Mann-Whitney n U检验或χ2检验，组间差异有统计学意义的指标采用Logistic回归计算n OR，分析其相
针对疾病数据结构复杂以及传统模型预测精度低等问题,为探寻提高疾病预测效能的有效集成方法,提出一种集成极端梯度提升树、随机森林算法的XGB-RF预测模型,并应用于糖尿病数据集.采用网格搜索法优化模型参数,利用集成学习策略构建完整的预测模型,将多种模型的预测效果进行对比.实验结果表明,XGB-RF集成模型的准确性和解释性优于单一预测模型,可为类似疾病的早预防、早治疗提供科学、准确的辅助信息.
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