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摘要
针对传统的决策树分类特征滤波方法识别性能不好的问题,提出一种基于决策树局部时间尺度特征提取的大型网络数据库中的危险数据识别方法,构建大型网络数据库的危险数据通信传输模型,设计危险数据决策树模型,通过建模,采用信号处理方法实现局部时间尺度特征提取,以此为依据实现对危险数据的准确识别。仿真结果表明,采用该算法能有效地实现危险数据的识别,准确识别概率提高显著,保证了大型网络数据库的安全运行。
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针对传统的决策树分类特征滤波方法识别性能不好的问题,提出一种基于决策树局部时间尺度特征提取的大型网络数据库中的危险数据识别方法,构建大型网络数据库的危险数据通信传输模型,设计危险数据决策树模型,通过建模,采用信号处理方法实现局部时间尺度特征提取,以此为依据实现对危险数据的准确识别。仿真结果表明,采用该算法能有效地实现危险数据的识别,准确识别概率提高显著,保证了大型网络数据库的安全运行。
