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通過建筑質量綜合評定系統(tǒng)的開發(fā)實例 ,介紹了在Delphi開發(fā)平臺下調用FormulaOne組件進行通用表數(shù)據處理的方法。
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入侵檢測(ID)是保障網絡安全的必要手段之一,將數(shù)據挖掘引入入侵檢測中使其可以適應海量審計數(shù)據的處理,同時可以提高檢測的均衡性和響應時間。文章提出了一種基于隨機森林(random forest,RF)的入侵檢測模型(1R-RF),針對RF模型面對高維網絡審計數(shù)據選擇屬性時過度隨機導致的元分類器效率不高的問題,開展了基于One-R快速屬性評價的研究。實驗證明,將基于One-R的RF用于入侵檢測后有較好的時空性能、較低的誤報率和漏報率,對于各種攻擊行為有著較為均衡的檢測率。
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