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本文使用ICA与KPCA技术分别构造ICA—SVM与KPCA—SVM两个子分类器，在此基础上，构建基于多分类器的集成入侵检测系统。实验表明，该系统对入侵行为的分类正确率分别高于SVM、PCA—SVM、KPCA—SVM方法。
基于多分类器的入侵检测系统
【摘 要】
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本文使用ICA与KPCA技术分别构造ICA—SVM与KPCA—SVM两个子分类器，在此基础上，构建基于多分类器的集成入侵检测系统。实验表明，该系统对入侵行为的分类正确率分别高于SVM、PCA—
【机 构】
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南京审计学院,南京信息工程大学
【出 处】
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软件
【发表日期】
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2012年8期
【基金项目】
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基金项目：江苏省高校自然科学研究计划基金资助,项目编号：11KJB520011.
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