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民办普通高校学生学籍管理信息系统构建
【出 处】
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电子科技大学
【发表日期】
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2014年01期
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本文针对网络数据集过于庞大,学习速度过慢的问题,提出了一种基于空间块和样本密度的SVM算法,并将其应用到入侵检测中.该算法根据样本的局部密度选择训练样本,减少参加训练的样本数量,提高学习速度.实验结果表明,该算法在保证检测精度的同时,学习速度快于传统SVM入侵检测方法.通过对SVM算法的研究,提出了一种基于代价敏感支持向量机(CS-SVM)与Bagging的分类算法.CS-SVM在SVM的基础上集
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