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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。
基于模糊支持向量机的网络入侵检测
【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
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院
【出 处】
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计算机安全
【发表日期】
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2011年5期
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