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J-GLOBAL ID：201702277945450699   整理番号：17A0073401

カーネル関数関連ベクトルマシンによるネットワークのセキュリティ状況予測【JST・京大機械翻訳】

Network security situation forecasting based on combining kernels function relevance vector machine

著者 (3件)： Liu Fumin (School of Computer Science & Technology, Henan Polytechnic University) ,  Wang Jingyong (School of Computer Science & Technology, Henan Polytechnic University) ,  Zhang Zhibin (School of Computer Science & Technology, Henan Polytechnic University)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 33  号： 8  ページ： 2417-2419,2424  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ネットワークセキュリティ状態の予測精度を向上させるために,単一カーネル関数の限界に照準を定めて,本論文は,カーネル関数相関ベクトルマシン(組合せ)に基づくネットワークセキュリティ状態予測モデルを提案した。まず第一に,ネットワークのセキュリティ状態の時系列を再構築して,関連するベクトルマシンの学習サンプルを得て,次に,多項式カーネルとガウス核関数を使用することによって,複合カーネル関数を構築して,ネットワークのセキュリティ状態の予測モデルを構築した。最後に,ネットワークセキュリティ状況予測性能を試験した。実験結果により,単一カーネル相関ベクトルマシンおよび他のネットワークセキュリティ状態予測モデルと比較して,カーネル関数相関ベクトルマシンは,ネットワークセキュリティ状態予測の正確性を改善し,そして,ネットワークセキュリティ状況予測の実際の応用要求を満たすことができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多項式 ,  *ネットワーク ,  状態推定 ,  予測モデル ,  核関数 ,  *セキュリティ ,  再構成 ,  学習
準シソーラス用語： 正確性 ,  予測性能 ,  予測精度 ,  ネットワークセキュリティ ,  *関連ベクトルマシン ,  *Kernel関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： network security situation ,  combining kernels function ,  relevance vector machine ,  prediction model

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： カーネル関数 ,  関連ベクトルマシン ,  セキュリティ ,  状況 ,  予測