徐静
- 作品数：19 被引量：75H指数：6
- 供职机构：盐城工学院信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学机械工程更多>>
- 卓越工程师培养计划下“Java程序设计”课程改革被引量：5
- 2013年
- 根据卓越工程师培养计划的特点,分析了"Java程序设计"课程现状,为了提高课程的教学效果,提出了项目贯穿的理论教学方法,对理论教学方式与内容、实践安排以及考核方式进行了改革,以使"Java程序设计"课程的教学能够适应盐城工学院卓越工程师培养计划的要求。
- 徐静
- 关键词：卓越工程师培养计划JAVA程序设计教学改革
- 一种基于t-分布随机近邻嵌入的文本聚类方法被引量：6
- 2019年
- 文本数据具有高维、稀疏、海量的特性,给传统的聚类算法带来了极大挑战.提出一种基于t-分布随机近邻嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)的文本聚类方法.首先通过t-SNE将高维文本数据嵌入到低维空间,使得高维空间相似度较低的文本对应的映射点距离较远,而相似度较高的文本对应的映射点距离较近;然后根据低维空间映射点坐标,再采用传统的聚类分析算法进行聚类,得到最终的聚类结果.在多个基准文本数据集上进行了实验测试,验证了该方法的有效性.
- 徐秀芳徐森花小朋徐静皋军安晶
- 关键词：聚类分析文本聚类维数约简聚类算法
- 基于改进动态克隆算法的入侵检测研究被引量：9
- 2008年
- 针对动态克隆选择算法在入侵检测应用中存在的高误检率,提出了一种改进动态克隆选择算法。对改进算法进行了描述,建立了一种基于人工免疫的入侵检测模型,并进行了仿真验证。仿真结果表明,改进后的算法取得了低的误检率。
- 徐静李永忠赵博杨鸽
- 关键词：人工免疫动态克隆选择算法入侵检测系统
- 一种基于二部图谱划分的聚类集成方法
- 2018年
- 将二部图模型引入聚类集成问题中,使用二部图模型同时建模对象集和超边集,充分挖掘潜藏在对象之间的相似度信息和超边提供的属性信息.设计正则化谱聚类算法解决二部图划分问题,在低维嵌入空间运行Kmeans++算法划分对象集,获得最终的聚类结果.在多组基准数据集上进行实验,实验结果表明所提出方法不仅能获得优越的结果,而且具有较高的运行效率.
- 徐森皋军徐秀芳徐秀芳花小朋徐静
- 关键词：聚类分析聚类集成谱聚类算法
- 基于改进K均值算法的X光片图像聚类研究
- 2016年
- 提出了一种改进的K均值算法用于X光片图像聚类。首先对X光片图像进行预处理,获取数据,然后将每个点的灰度值存储在灰度值矩阵中,最后用改进的K均值算法对灰度值矩阵进行聚类。对比实验结果表明,改进的K均值算法获得了更加优越的聚类结果。
- 徐秀芳徐森徐静安晶
- 关键词：X光片K均值聚类分析灰度
- 改进SVM在入侵检测中的应用研究被引量：3
- 2009年
- 软间隔支持向量机(SVM,support vector machine)分类算法是目前入侵检测中最好的分类异常行为的机器学习算法之一,但是它是有监督学习方法,并不能适用于检测新的入侵行为;而1类SVM方法是一种可用于检测异常的无监督学习方法,但误警率比较高。根据以上两种方法,提出了一种改进的SVM方法,仿真实验证明这种方法是一种具有低误警率的无监督学习方法,具有和软间隔SVM相似的检测能力。
- 赵博李永忠杨鸽徐静
- 关键词：支持向量机入侵检测无监督学习
- 基于免疫Agent的网络入侵检测系统被引量：5
- 2008年
- 结合计算机免疫学原理和多Agent技术构建了一个网络化、分布式、智能化的入侵检测系统,该系统融合了两者的优势,同时继承了多Agent系统和免疫系统的优点。其特点是能同时进行多层次的监测和不同级别的响应。系统是完全分布式结构,监视Agent生成后在网络上漫游,各个Agent分布在网络的各个结点上,单个结点受到攻击不会影响其他结点的检测能力,避免了单点失效问题。将疫苗概念引入系统,使得各个Agent可以实现互相学习,增强了整个网络的耐受性、"记忆"机制及新抗体生成机制的能力,提高了系统的适应性,不仅能检测到已知的攻击,而且还能检测到未知的攻击。
- 李永忠徐静罗军生孙彦
- 关键词：入侵检测系统免疫AGENT多AGENT
- “编译原理”教学方法初探被引量：1
- 2015年
- 编译原理是计算机学科的一门核心课程,因其理论性较强成为计算机专业最难的一门课程。为了培养学生的学习兴趣,激发学生的学习热情,达到较好的教学效果,本文针对编译原理课程内容抽象、晦涩等特点,提出了一些行之有效的教学方法。
- 徐森徐静曹瑞
- 关键词：教学方法程序语言
- 基于粒子群优化的聚类入侵检测算法被引量：6
- 2009年
- 为了在入侵检测中有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点,使算法具有较好的全局收敛性,将粒子群优化算法应用于入侵检测,给出了基于粒子群优化的K均值聚类算法.通过理论分析及实验,验证了基于粒子群优化K均值聚类算法的有效性.对KDD CUP99数据集仿真,实验结果表明,该算法在入侵检测中能获得理想的检测率和误检率.
- 李永忠杨鸽徐静赵博孙彦
- 关键词：粒子群优化K均值算法入侵检测
- 贝叶斯树算法在异常入侵检测中的应用被引量：5
- 2008年
- 研究了Windows平台下异常检测方法,提出了一种利用Windows Native API调用序列和基于贝叶斯树算法的主机服务进程规则与对应概率分布生成算法。根据长为N-1的Windows Native API调用序列预测第N个调用的概率分布,对生成的概率序列用U检验方法作为异常检测算法。以贝叶斯树作为弱分类算法,利用AdaBoost-M1方法构造多个基于贝叶斯树的概率分布序列,并按一定方式把它们组合成一个加强的概率分布序列进行入侵检测。实验结果表明这种方法能明显提高模型预测能力。
- 李永忠赵博杨鸽徐静
- 关键词：入侵检测NATIVEAPI
