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针对网络数据集过于庞大,学习速度过慢的问题,提出了一种基于空间块和样本密度的SVM算法,并将其应用到入侵检测中.该算法根据样本的局部密度选择训练样本,减少参加训练的样本数量,提高学习速度.实验结果表明,该算法在保证检测精度的同时,学习速度快于传统SVM入侵检测方法.
基于样本密度的SVM及其在入侵检测中的应用
【摘 要】
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针对网络数据集过于庞大,学习速度过慢的问题,提出了一种基于空间块和样本密度的SVM算法,并将其应用到入侵检测中.该算法根据样本的局部密度选择训练样本,减少参加训练的样本
【机 构】
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西北工业大学,西安理工大学
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2004年期
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