导读:本文包含了多级贪婪论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,贪婪,模型,数据挖掘,规则,论文。
史瑞昌[1]（2003）在《基于多级贪婪的人侵检测分类算法研究》一文中研究指出入侵检测是通过对系统审计数据进行检测分析来发现入侵企图并采取相应保护措施的一种技术，是保护计算机和网络安全的重要防线。 当前在入侵检测系统模型构造中采用的技术有很多种，其中，将数据挖掘(DM)技术应用到入侵检测系统模型构造中是实现模型构造的系统化、自动化，克服手工编码或过多依赖专家经验的一种有效方法。 但是，目前通用的数据挖掘算法在应用到入侵检测领域时，会存在不适合入侵检测的特殊环境的问题。 本文研究了在入侵检测领域广泛应用的挖掘算法——规则归纳分类算法。在大量的入侵检测环境下的数据上应用RIPPER分类算法的结果显示，这一传统分类算法强大的归纳能力对于入侵检测环境下反例缺乏(我们提供的审计数据不可能函概所有的入侵类型)的数据集不能很好地适应。本文在RIPPER算法的基础上，进行了适太原理工大学硕士研究生毕业论文应入侵检测环境的改造，提出了多级贪婪祸合规则归纳算法。 通过在多组人造及实际数据集上同RIPPER算法的对比实验，证明该算法对于反例缺乏的数据集，在没有明显影响算法的速度的前提下，仍然具有较强的归纳能力。(本文来源于《太原理工大学》期刊2003-05-01）
[1].史瑞昌.基于多级贪婪的人侵检测分类算法研究[D].太原理工大学.2003
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