【摘 要】
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针对AdaBoost网络入侵检测方法存在正确率低和误判率高的缺点,将核极限学习机引入AdaBoost,提出一种基于KELM_AdaBoost的网络入侵检测模型。核极限学习机作为AdaBoost的弱分
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针对AdaBoost网络入侵检测方法存在正确率低和误判率高的缺点,将核极限学习机引入AdaBoost,提出一种基于KELM_AdaBoost的网络入侵检测模型。核极限学习机作为AdaBoost的弱分类器,通过迭代动态调整样本间权重,加权组合获得网络入侵检测的强分类器。以KDD CUP99数据集为研究对象,选择检测率和误判率为评价指标,与KELM、ELM和AdaBoost算法对比可知,KELM_AdaBoost可以有效提高网络入侵检测的准确率和降低误判率,其网络入侵检测率高达98.41%,为网络入侵检测提供
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