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机译:基于特征选择的NBTree和VFI机器学习算法在网络入侵检测中的比较
Rupali Malviya; Brajesh K. Umrao;
机译:使用UNSW-NB15数据集进行入侵检测功能选择的机器学习算法分析
机译:使用机器学习算法的入侵检测系统特征选择方法
机译:使用特征选择的入侵检测和带有误用检测的机器学习算法
机译:使用特征选择的入侵检测系统,在UNSW-NB15数据集中使用聚类和分类机学习算法
机译:入侵检测应用程序中用于特征选择的遗传算法。
机译:绵羊放牧和反刍行为分类中机器学习算法的特征选择和比较
机译:使用UNSW-NB15 DataSet对机器学习算法进行机器学习算法
机译:网络入侵检测方法,使用无监督的深度学习算法和计算机可读记录介质,记录其上的程序
机译:使用无监督深度学习算法的网络入侵检测方法和记录有其程序的计算机可读记录介质
机译:机器学习方法,采用贝叶斯潜在类推理:组合多种基因组特征检测算法,以特异性,灵敏度和准确度设定集成基因组特征
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