【摘要】：在研究分類系統(tǒng)和語(yǔ)義相似度的基礎(chǔ)上,給出了簇的凝聚度的概念,提出了一種基于凝聚度的報(bào)警處理算法。算法以凝聚度為基礎(chǔ),利用改進(jìn)的二分K均值算法聚合報(bào)警,并對(duì)聚合結(jié)果進(jìn)行異常提取。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法能有效聚合大量報(bào)警、發(fā)現(xiàn)異常報(bào)警,且聚合結(jié)果具有良好的語(yǔ)義和較高的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Based on the research of classification system and semantic similarity, the concept of cluster cohesion is presented, and an alarm processing algorithm based on cohesion is proposed. Based on the degree of cohesion, the improved binary K-means algorithm is used to aggregate the alarm and extract abnormal results. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively aggregate a large number of alarms and detect abnormal alarms, and the aggregation results have good semantics and high accuracy.
【作者單位】： 解放軍信息工程大學(xué);
【分類號(hào)】：TP393.08

【相似文獻(xiàn)】

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1 陳明;鹿e，

本文編號(hào)：2304103