【摘 要】
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在使用支持向量机分类技术的异常检测系统中,提出控制查全率和查准率的方法.该方法采用遗传算法优化特征选择和训练模型,其中染色体由特征选择和训练模型组成,适应度是用ξα
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(90104027);国家863计划资助项目(2001AA112041).
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在使用支持向量机分类技术的异常检测系统中,提出控制查全率和查准率的方法.该方法采用遗传算法优化特征选择和训练模型,其中染色体由特征选择和训练模型组成,适应度是用ξα-estimate方法计算的查全率和查准率的组合,通过设置其中一个参数η达到控制查全率和查准率的目的.实验中采用异常检测标准数据分析该方法的使用效果,结果表明随着η增大,查全率也增大,而查准率却减小,使得用户可以通过设置η的值控制查全率和查准率.
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