【摘 要】
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提出了一种基于图约束和预聚类的主动学习算法,通过降低标注威胁样本的代价,充分利用未标注的威胁样本对训练分类器的辅助作用,实现对威胁情境的有效感知.该算法首先用已标注
【机 构】
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国网江苏省电力公司信息通信分公司,南京210024南京南瑞集团公司,南京210003
【出 处】
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第六届全国网络安全等级保护技术大会
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提出了一种基于图约束和预聚类的主动学习算法,通过降低标注威胁样本的代价,充分利用未标注的威胁样本对训练分类器的辅助作用,实现对威胁情境的有效感知.该算法首先用已标注的威胁样本集合训练分类器,接着从未标注的威胁样本集中挑选出最有价值的威胁样本并对其进行标注,再将标注后的威胁样本加入已标注的样本集中,同时删去原来未标注样本集中的此样本,最后用新的已标注的威胁样本集重新训练分类器,直到满足循环条件终止.实验表明,该算法在达到目标准确率的同时降低了标注代价且误报率较低,能够有效地实现态势感知.
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