【摘 要】
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针对网络入侵数据量大、属性冗余及属性之间线性相关导致分类算法计算速度慢、准确度不高等问题,提出一种改进粗糙集属性约简的极限学习机网络入侵分类算法。对训练集采用粗
【机 构】
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湖南师范大学物理与信息科学学院物联网技术及应用重点实验室,国防科学技术大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61472437);湖南师大校教改项目(1210786);湖南省教育厅一般项目(531120);湖南师范大学自然科学研究项目(160432)
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针对网络入侵数据量大、属性冗余及属性之间线性相关导致分类算法计算速度慢、准确度不高等问题,提出一种改进粗糙集属性约简的极限学习机网络入侵分类算法。对训练集采用粗糙集正域和分辨矩阵相结合的方法获得属性核,筛选出只有属性核的数据集得到无冗余属性的特征集合;使用极限学习机(ELM)作为分类模型进行分类,使用支持向量机(SVM)、神经网络、极限学习机比较证明提出方法的有效性,为网络入侵检测提供一种新的解决方法。
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