10.1 入侵检测概述 10.2 入侵检测原理 10.3 入侵检测系统的关键技术 10.4 基于数据挖掘的智能化入侵检测系统设计

该书挖掘媒体“如何优化生活，拨动用户心弦”的创意力，围绕媒体独特内容产品、关联娱乐产品、新兴媒体创新三条主线，让读者了解媒体创意经济具有自身独特品质，融文化价值、艺术力量和娱乐价值，是崭新的创意产业经济——媒体产品如空气一样，从各类智能手机，到可穿戴产品，以及载体上流动的新闻、广告资讯、影视与综艺娱乐作品，现场演出、主题公园、媒体人才等，本书揭示媒体独特运作规律和管理特点，提升人们媒介素养知识，让读者懂得媒体创意经济的魅力

上海交通大学：《力学仿生——启示与探索》课程教学资源（专利资料）陆地仿生（2016）一种具有仿生锯齿结构的薯类挖掘部件

◼ Basic Concepts ◼ Frequent Itemset Mining Methods ◼ Which Patterns Are Interesting?—Pattern Evaluation Methods ◼ Summary

◼ Classification: Basic Concepts ◼ Decision Tree Induction ◼ Bayes Classification Methods ◼ Rule-Based Classification ◼ Model Evaluation and Selection ◼ Summary

◼ Outlier and Outlier Analysis ◼ Outlier Detection Methods ◼ Statistical Approaches ◼ Proximity-Base Approaches ◼ Clustering-Base Approaches ◼ Classification Approaches ◼ Summary

植物根系的生长状况可以反映该地区的气候及土壤特性,现有的根系研究方法如挖掘法、整段标本法和剖面法,都有破坏样本和工作量大等缺点.为了实时跟踪植物根系生长状况,介绍了一种基于多尺度小波变换和自适应阀值的图像处理方法,对采用内窥方法获得的根系图像进行边缘检测,并将边缘提取后的图像进行融合.此方法可以在不损伤植物根系的前提下自动对根系的生长情况进行提取分析,实现实时采集及精确测量根系的物理参数

主要采用数据挖掘技术中的聚类分析算法对电弧炉炼钢的历史数据进行分析、加工处理,得出不同热装铁水比、炼钢成本、氧耗情况下的炉次分类,再利用K-means聚类法得到聚类结果,并对结果进行分析.通过分析比对,在结果的不同分类中选出最优的用氧和用电曲线

6.1 机器学习概述 6.2 符号学习 6.3 神经网络学习 6.4 知识发现与数据挖掘

由于时间序列数据具有高维度、动态性等特点,这就导致传统的数据挖掘技术很难有效的对其进行处理,为此,提出了一种基于多维时间序列形态特征的相似性动态聚类算法(similarity dynamical clustering algorithm based on multidimensionalshape features for time series,SDCTS).首先,提取多维时间序列的特征点以实现降维,然后,根据多维时间序列的斜率、长度和幅值变化的形态特征定义了一种新的时间序列相似性度量标准,进而提出无需人为给定聚类个数的多维时间序列动态聚类算法.实验结果表明,与其他算法相比,此算法对时间序列具有良好的聚类效果