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1、本文首先從數(shù)據(jù)挖掘算法入手, 探討了分類與預(yù)測(cè)的處理模型，論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在分類與預(yù)測(cè)方面的優(yōu)勢(shì),通過比較選擇了RBF網(wǎng)絡(luò)并將其應(yīng)用到混沌的非線性時(shí)間序列預(yù)測(cè)中。為了提高網(wǎng)絡(luò)的推廣能力，優(yōu)化了滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度。然后對(duì)KDD Cup 1999 Data進(jìn)行分析。該數(shù)據(jù)是關(guān)于入侵檢測(cè)方面的數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)量很大且具有高維特征，為此系統(tǒng)設(shè)計(jì)借鑒了數(shù)據(jù)挖掘流程SEMMA，同時(shí)將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了起來，分別就異常檢測(cè)和誤用檢測(cè)進(jìn)行了
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