一种结合LSTM和集成算法的文本校对模型_陶永才

基于软件定义网络(SDN)的集中式管理、全局控制等优势,提出了一种智能的入侵检测系统架构模型。基于该模型,可以动态使用不同的机器学习算法对入侵的数据流进行检测,从而提升系统的检测性能。本文针对入侵数据流多特征、不平衡性等特点,提出了一种改进的随机森林算法,通过动态更新决策树的权重来提高分类的准确度。使用KDD CUP99数据集对改进的算法进行训练和测试,实验结果表明,改进的随机森林算法在检测精度、代价等指标上都得到了明显的提升,验证了新模型和新算法的有效性。

  • 2021-04-30
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