【摘 要】
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针对目前入侵检测算法存在的分类精度或者效率不高的问题,提出了改进的Relief特征提取算法和基于模糊支持向量机的入侵分类算法。通过对NSL_DATA数据集的预处理和主动学习模
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针对目前入侵检测算法存在的分类精度或者效率不高的问题,提出了改进的Relief特征提取算法和基于模糊支持向量机的入侵分类算法。通过对NSL_DATA数据集的预处理和主动学习模式,降低了最小二乘支持向量机的二次线性规划问题求解的复杂度。采用决策树的分类模式,提高了数据样本的检测效率和分类精度。
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