【摘 要】
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为解决入侵检测领域计算复杂度、时间复杂度高的难题,达到更优秀的入侵检测效果,有效降维,在原有的ReFCBF算法的基础上,提出增强区分特征间互信息的能力,以在改进的Re-Relief
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61163052、61303231、61433012）,国家自然科学基金联合基金项目（U1435215）
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为解决入侵检测领域计算复杂度、时间复杂度高的难题,达到更优秀的入侵检测效果,有效降维,在原有的ReFCBF算法的基础上,提出增强区分特征间互信息的能力,以在改进的Re-ReliefF算法的基础上,实现更佳的入侵检测效果为目标。实验采用DARPA 2000数据集,对数据的41维特征进行选择,采用支持向量机作为分类器,实验结果表明,该改进方法在分类的耗时和误报率略好的情况下,提高了30%的准确率。
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