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以入侵检测系统中的分类器设计为例，研究分类器的训练样本构造问题。提出了一种适合样本分布不均匀、海量数据集的训练样本子集构造方法，首先通过保留边界样本，删除内部样本，对样本数量较多的类，进行选择样本；然后对样本数量较少的类构造虚拟样本。通过这两个过程得到的训练子集样本数量较少，且样本分布均匀。
入侵检测系统中训练样本集的构造方法
【摘 要】
：
以入侵检测系统中的分类器设计为例，研究分类器的训练样本构造问题。提出了一种适合样本分布不均匀、海量数据集的训练样本子集构造方法，首先通过保留边界样本，删除内部样本，对样
【机 构】
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对外经济贸易大学信息学院
【出 处】
：
计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年28期
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