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电网拓扑优化中的代理故障检测：一项综合分析
通过深度强化学习（DRL）对传输网络进行拓扑优化已经成为研究热点。本研究针对电力网格故障进行失败模式识别，并通过多类别预测方法探测故障，最终得出特征重要性分析结果。
PDF10 days ago
TII-SSRC-23 数据集：用于入侵检测的多样化流量模式的类型学探索
该研究介绍了一个新颖且全面的数据集 TII-SSRC-23，旨在解决现有数据集在多样性和与当代网络环境的一致性方面的挑战。通过广泛实验，为监督和无监督入侵检测方法建立了坚实的基准，并提供了对入侵检测任务关键特征的重要见解，从而进一步推动入侵
PDF10 months ago
基于决策树抽样的特征重要性测量
我们提出了一种用于树模型的特征重要性测量的基于 SAT 的 DT-Sampler 方法，该方法在真实世界的问题中具有较少的参数，提供了更高的可解释性和稳定性。
PDFa year ago
一个多线性采样算法用于估计 Shapley 值
本论文提出了一种基于多线性扩展技术的新采样方法来估计 Shapley 值，可用于任何机器学习模型，特别是多类分类或回归问题。通过对两个数据集的实验，我们证明了该方法通过减少采样统计变量的方差来提供更准确的 Shapley 值估计。
PDF4 years ago