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关键词:SOINN算法,恶意软件检测,神经网络,增量学习,入侵检测Abstract:Todealwiththeproblemsofdynamicupdateofdetectionmodelandhighcomputationcostsinmalwaredetectionmodelbasedonbatchlearning,anovelmalwaredetection...
但是，SOINN在删除先前学习的节点和插入新节点之间存在权衡，即稳定性-可塑性困境。因此，不能保证SOINN获得的拓扑结构将紧密代表数据分布。为了解决稳定性-可塑性难题，我们提出了一种基于高斯成员资格的SOINN（Gm-SOINN）。
基于改进SOINN算法的恶意软件增量检测方法张斌1,2,李立勋1,2,董书琴1,21信息工程大学，河南郑州4500012河南省信息安全重点实验室，河南郑州450001摘要：针对基于批量学习的恶意软件检测方法存在检测模型动态更新困难、运算存储开销大的...
张旭.一只薛定谔的猫.matlabdemo源码意思是c1,与c2直接就是取出数据集中的两个样本作为两个节点，我理解论文中第二步是样本进行加权后得出数值，决定谁是winner，但是源码中不是这么做的，源码直接就是比较新的数据样本与节点的向量2范数，然后看哪个小...
ESOINN:用于在线无监督学习的增强型自组织增量神经网络-源码,伊索宁用于在线无监督学习的增强型自组织增量神经网络作者：SergeiBelousov又名BeS用C++和Boost实现ESOINN原始论文：“用于在线无监督学习的增强型自组织增量神经网络...
基于自组织增量学习神经网络的信息融合技术(2015年)针对传统神经网络在实际信息融合过程中存在的一些缺陷,提出一种基于自组织增量学习神经网络(self-organizingincrementalneuralnetwork,SOINN)的信息融合方法。.对不同类型传感器接收到的异构数据,使用增量式...
【摘要】：自组织增量学习神经网络SOINN(self-organizingincrementalneuralnetwork)是一种基于竞争学习的两层神经网络,用于在没有先验知识的情况下对动态输入数据进行在线聚类和拓扑表示,同时,对噪音数据具有较强的鲁棒性.SOINN的增量性,使得它能够发现数据流中出现的新模式并进行学习,同时不影响之前...
AregressionunsupervisedincrementallearningalgorithmforsolarirradiancepredictionRenewableEnergy(IF8.001)PubDate:2021-02-01,DOI:10.1016/j.renene.2020.09.080
关键词:SOINN算法,恶意软件检测,神经网络,增量学习,入侵检测Abstract:Todealwiththeproblemsofdynamicupdateofdetectionmodelandhighcomputationcostsinmalwaredetectionmodelbasedonbatchlearning,anovelmalwaredetection...
但是，SOINN在删除先前学习的节点和插入新节点之间存在权衡，即稳定性-可塑性困境。因此，不能保证SOINN获得的拓扑结构将紧密代表数据分布。为了解决稳定性-可塑性难题，我们提出了一种基于高斯成员资格的SOINN（Gm-SOINN）。
基于改进SOINN算法的恶意软件增量检测方法张斌1,2,李立勋1,2,董书琴1,21信息工程大学，河南郑州4500012河南省信息安全重点实验室，河南郑州450001摘要：针对基于批量学习的恶意软件检测方法存在检测模型动态更新困难、运算存储开销大的...
张旭.一只薛定谔的猫.matlabdemo源码意思是c1,与c2直接就是取出数据集中的两个样本作为两个节点，我理解论文中第二步是样本进行加权后得出数值，决定谁是winner，但是源码中不是这么做的，源码直接就是比较新的数据样本与节点的向量2范数，然后看哪个小...
ESOINN:用于在线无监督学习的增强型自组织增量神经网络-源码,伊索宁用于在线无监督学习的增强型自组织增量神经网络作者：SergeiBelousov又名BeS用C++和Boost实现ESOINN原始论文：“用于在线无监督学习的增强型自组织增量神经网络...
基于自组织增量学习神经网络的信息融合技术(2015年)针对传统神经网络在实际信息融合过程中存在的一些缺陷,提出一种基于自组织增量学习神经网络(self-organizingincrementalneuralnetwork,SOINN)的信息融合方法。.对不同类型传感器接收到的异构数据,使用增量式...
【摘要】：自组织增量学习神经网络SOINN(self-organizingincrementalneuralnetwork)是一种基于竞争学习的两层神经网络,用于在没有先验知识的情况下对动态输入数据进行在线聚类和拓扑表示,同时,对噪音数据具有较强的鲁棒性.SOINN的增量性,使得它能够发现数据流中出现的新模式并进行学习,同时不影响之前...
AregressionunsupervisedincrementallearningalgorithmforsolarirradiancepredictionRenewableEnergy(IF8.001)PubDate:2021-02-01,DOI:10.1016/j.renene.2020.09.080
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