【摘 要】
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微缺陷数据特征检测是分布异构网络研究领域的主要内容和基础工作。为满足分布异构网络微缺陷数据检测需求,传统的检测方法通过特征选取器挑选出微缺陷数据属性特征,降低数据集的属性维度,却忽略了正常数据与微缺陷数据的属性差异,导致检出率和准确率较低。提出一种基于切比雪夫系数的分布异构网络微缺陷数据特征检测方法。以增量方式建立网络数据特征的熵为测度的数据矩阵,获取网络数据主成分,根据获得的主成分分别构建正常数
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微缺陷数据特征检测是分布异构网络研究领域的主要内容和基础工作。为满足分布异构网络微缺陷数据检测需求,传统的检测方法通过特征选取器挑选出微缺陷数据属性特征,降低数据集的属性维度,却忽略了正常数据与微缺陷数据的属性差异,导致检出率和准确率较低。提出一种基于切比雪夫系数的分布异构网络微缺陷数据特征检测方法。以增量方式建立网络数据特征的熵为测度的数据矩阵,获取网络数据主成分,根据获得的主成分分别构建正常数据子空间和异常子空间,根据测量数据不断更新子空间,在异常子空间中提取微缺陷数据特征,突出正常数据与微缺陷
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