【摘 要】
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入侵检测系统处理的数据具有数据量大、特征维数高等特点,会降低检测算法的处理速度和检测效率。为了提高入侵检测系统的检测速度和准确率,将特征选择应用到入侵检测系统中。
【基金项目】
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海军十一五预研项目（4010601010201）资助
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入侵检测系统处理的数据具有数据量大、特征维数高等特点,会降低检测算法的处理速度和检测效率。为了提高入侵检测系统的检测速度和准确率,将特征选择应用到入侵检测系统中。首先提出一种基于免疫记忆和遗传算法的高效特征子集生成策略,然后研究基于支持向量机的特征子集评估方法。并针对可能出现的数据集不平衡造成的特征子集评估能力下降,以黎曼几何为依据,利用保角变换对核函数进行修改,以提高支持向量机的分类泛化能力。实验仿真表明,提出的特征选择算法不仅可以提高特征选择的效果,而且在不平衡数据集上具有更好的特征选择能力。还表明,
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