Výsledky vyhledávání

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Akademický článek

Network anomaly detection based on selective ensemble algorithm.

Autor: Du, Hongle¹ (AUTHOR) Dhl5597@163.com, Zhang, Yan¹ (AUTHOR)

Publikováno v: Journal of Supercomputing. Mar2021, Vol. 77 Issue 3, p2875-2896. 22p.

Zobrazit plný text záznamu

Plný text ve formátu HTML

Dynamic weighted selective ensemble learning algorithm for imbalanced data streams

Autor: Du Hongle, Ke Gang, Zhang Lin, Yeh-Cheng Chen, Zhang Yan

Publikováno v: The Journal of Supercomputing. 78:5394-5419

Data stream mining is one of the hot topics in data mining. Most existing algorithms assume that data stream with concept drift is balanced. However, in real-world, the data streams are imbalanced with concept drift. The learning algorithm will be mo

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::bbd2bcd7fe122d2cf990de55e4208b95
https://doi.org/10.1007/s11227-021-04084-w

Zobrazit plný text záznamu

Selective Ensemble Learning Algorithm for Imbalanced Dataset

Autor: Du Hongle, Zhang Yan, Ke Gang, Zhang Lin, Chen Yeh-Cheng

Under the imbalanced dataset, the performance of the base-classifier, the computingmethod of weight of base-classifier and the selection method of the base-classifier have a great impact on the performance of the ensemble classifier. In order to solv

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::300b85b10b5275de894e4bf7558a0a24
https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-721493/v1

Zobrazit plný text záznamu

A selective ensemble learning algorithm for imbalanced dataset

Autor: Ke Gang, Du Hongle, Zhang Yan

Publikováno v: Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing.

Network intrusion behaviour data is the imbalanced data. It includes a large amount of normal behavior data and a small amount of intrusion behavior data. The traditional selective ensemble learning algorithm will lead to high false negative rate. Th

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::181ae9d3e279b39e0d6ecf07447b8c4b
https://doi.org/10.1007/s12652-021-03453-w

Zobrazit plný text záznamu

Akademický článek

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

A Study of Learned KD Tree Based on Learned Index

Autor: Zhou Wei, Zhang Lin, Peng Yongxin, Du Hongle

Publikováno v: NaNA

The dimensions of data in the real world are often relatively high. Traditional indexing methods are difficult to deal with complex situations. How to efficiently and effectively retrieve data has become a hot topic. In recent years, with the develop

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::680b475b2d19d541d15fd7d095398262
https://doi.org/10.1109/nana51271.2020.00067

Zobrazit plný text záznamu

Research on SDN intrusion detection based on online ensemble learning algorithm

Autor: Du Hongle, Zhang Lin

Publikováno v: NaNA

The traditional block learning algorithm cannot update the classification model dynamically, and there are a lot of normal behavior data and a small amount of intrusion behavior data in the SDN network data stream, that is, the SDN network data strea

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::227140169814eef0043f41bb0c66fa77
https://doi.org/10.1109/nana51271.2020.00027

Zobrazit plný text záznamu

Vyhledávací nástroje:

Upřesnit hledání