基于模糊C均值的异常流量检测模型

对网络进行流量异常检测,流量出现异常后再对数据包进行分析,通过这种方法能够降低系统开销,聚类算法是一种有效的异常入侵检测方法,可用在网络流量异常检测中,用于判定当前网络流量是否出现异常,本文将模糊C均值算法应用于流量异常检测模型中,通过实验,该模型能够有效检测出流量的异常状态．     

一种基于GRASP的文档聚类算法

提出一种基于贪心随机自适应搜索过程的聚类算法.该算法先根据密度概念构造一个约束候选列表,然后从列表中随机选取k个对象作为K均值算法的k个起始中心点.试验结果表明该算法的聚类结果比k均值算法有显著改进.     

离散型随机变量命题的六大热点

离散型随机变量的概率与均值是近年新增的内容,为强调这一内容的重要性,全国各地对离散型随机变量的概率与均值的考查都加大了力度．看看08、09两年各地的高考题,很多省市无论文科理科都对这一内容进行了考查．试题也由原来的“独立”型转向综合型、交汇型．试题新颖别致的设计使这一内容成了高考试卷上一道亮丽的风景．经过对两年来高考试题的分析与总结,我们发现了六大热点（或是亮点）,现整理出来,供同学们复习时参考．     

通法、巧法与美法--一道高考题在教学中的应用

高考复习的一个重要内容就是进行解题方法的归类,对于同一类问题有时会有多种方法,在解题时方法如何取舍是关键．今年笔者在对2010届学生进行高考复习时,就遇到了这样的问题．在复习函数值域问题时,笔者通过一些有关值域的简单例题对求函数值域的方法进行了归类,在课后谈及体会时,学生普遍认为解决求值域问题,求导的方法有很强的程序性,较易使用,应是通法;而利用均值不等式等方法则带有一定的技巧,有时不易想到,思维难度较大,可见学生在求此类问题时更喜欢利用求导来解决问题．     

两种聚类算法在欠定稀疏盲分离中的比较

欠定稀疏盲分离算法主要是采用"两步法":第一步用混叠信号估计混叠矩阵;第二步根据估计的混叠矩阵求解源信号.在两步法中,C-均值聚类算法和模糊C-均值聚类算法常用来估计混叠矩阵,这两种聚类的研究理论都较成熟,故它们得到很大的应用.该文在欠定稀疏盲分离中,比较了这两种算法.试验结果表明,模糊C-均值聚类算法比C-均值聚类算法估计混叠矩阵更加精确,恢复源信号精度更高,但算法复杂,分离的时间长.     

三角函数最值的求法

三角函数的最值是三角函数中最基本的内容,也是历来高考的热点,这类问题只要我们找到恰当的方法,就可以简捷地求解,体方法如下：     

平方损失下正态总体均值的Bayes估计

按照Bayes统计学的观点,参数估计问题可视为一特殊的统计决策问题,不同的估计即为不同的决策,在一定的损失函数下,会带来不同的风险,故可在一定的损失函数下,在一定的估计类中寻找风险最小的估计.给出了平方损失下正态总体均值的Bayes估计,并讨论了其性质.     

均值不等式学习三部曲

均值不等式（a＋b）/2≥（ab）~（1/2）（a〉0,b〉0,当且仅当a=b时取＂=＂）是一个重要的不等式,其在求解函数最值问题中有着广泛的应用,下面对均值不等式进行深层解析,供读者参考.     

“均值”换元显威力

若实数m、n满足m＋n=p,则可设m=p/2＋t,n=p/2-t.我们称这种换元方法为“均值”换元法．     

四种配凑巧求最值

用均值不等式求函数的最值是高中数学中的一个重要方法,但应用时要注意满足三个条件,即“一正二定三相等”,这时往往需要创设条件,进行合理配凑和适当变形．