对称不确定性相关论文
在网络规模不断扩大、网络应用日益繁多、网络安全隐患大幅增加的背景下，网络管理被上升到计算机网络中一个不可或缺的层面。网络流......
随着网络的广泛应用,网络安全问题越来越重要。网络攻击方法层出不穷,入侵手段也不断更新,使得目前的防火墙等被动的网络安全机制......
生物科学技术的快速发展,产生了海量复杂的生物数据;同时生物信息数据特征维数通常会比较高。高维、复杂的生物数据的分析处理需求......
电力需求增长和电力市场管制的压力下,电力系统必须通过缩小运行安全裕度,以使其运行接近稳定极限,为系统实时安全指标提供充足的......
基于混合不确定性的特征选择方法(简称SU-P方法),利用对称不确定性找出相关特征,并利用偏相关分析去除数据集中的冗余特征。将SU-P......
为检测软件结构中的代码异味,提出在属性选择过程中将ReliefF算法和互信息结合,筛选出相关度大而冗余度小的条件属性集。传统C4.5......
深入研究大间隔从样本间相似性、信息熵从特征间相关性进行特征选择的特点,提出一种有效地融合这两类方法的特征选择算法。采用Rel......
基因表达谱中信息基因选择是有效建立肿瘤分类模型的关键问题。肿瘤基因表达谱具有高维小样本、噪声大且存在大量无关和冗余基因等......
随着计算机技术的发展,计算机软件产品给个人和企业都带来了很多方便,但很多软件也会存在各种缺陷。为了找到并解决软件中存在的缺......
单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)数据是一种关于遗传病理学研究的重要数据,其高维少样本,存在大量噪声和冗余......
由于在评价冗余特征时只考虑对称不确定性或最大信息系数等某一种度量标准,使得现有的一些特征子集选择算法存在性能不理想的问题.......
针对特征选择中Filter与Wrapper方法分别存在的问题,本文提出了一种新的基于分类互补性分析的特征选择算法.该方法将Filter方法与W......
针对网络流量分类中的多类不均衡问题,提出一种基于相对不确定性和对称不确定性的Hybrid型特征选择方法。首先,利用相对不确定性为......
随着网络的快速发展,网络安全得到了国家、企业以及个人的广泛关注,而网络设备识别又是网络安全评估的重要部分,因此越来越多的人......
不同类型数据中特征与类别以及特征与特征之间存在一定的线性和非线性相关性。针对基于不同度量的特征选择方法在不同类型数据集上......
由于候选特征与类标签间的相关性,候选特征、已选特征与类标签间的交互性以及特征间的冗余性是特征选择算法应考虑的重要因素,而一......
基因表达谱中存在大量与肿瘤分类无关的基因，严重降低肿瘤诊断的准确率．基因表达谱还存在高维小样本、噪声大等问题，增加肿瘤诊断的难......
