基于KELM选择性集成的复杂网络环境入侵检测

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为解决复杂网络环境网络入侵事件特征复杂多变、新型入侵检测度低、检测时间长、难以实现实时检测的问题,本文提出一种基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)选择性集成的网络入侵检测方法(SEoKELM NID).该方法采用 Bagging策略独立快速训练出多个 KELM子学习器;然后基于边缘距离最小化(Margin Distance Minimization,MDM)准则对 KELM子学习器的集成增益进行度量,通过选择增益度高的部分 KELM子学习器进行选择性
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