多层实时网络加密数据流频繁项集挖掘方法
蔡中民
河南牧业经济学院 信息工程学院, 郑州450044
摘要：针对多层实时网络加密数据流频繁项集常受码间干扰,现有挖掘方法缺少对干扰的抑制而导致挖掘输出效果不好、传输误码率偏高、滤波效果差的问题,提出一种基于集对分析的挖掘方法.构建频繁项集的传输信道模型,对频繁项集的输出进行聚簇性设计和跟踪识别,根据空频结构在簇首节点完成集成处理;在近场源中提取频繁项集的平均集对特征量,通过自适应滤波器进行码间干扰抑制;对经干扰抑制的加密大数据流频繁项集进行集对分析,提取频繁项集的平均集对特征量,优化挖掘函数.结果表明,该方法的抗干扰能力强,传输误码率较低,滤波效果好.
关键词：集对分析多层实时网络加密数据流频繁项集挖掘干扰滤波关联规则最小支持度
分类号：TN911.7(通信)
资助基金：河南省科技厅科技攻关计划(172102310554)
论文发表日期：2021-05-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 301-306 )
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