| 基于遗传算法的SVM带权特征和模型参数优化 |
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| 引用本文： | 杨洁,郑宁,刘董,罗时贵.基于遗传算法的SVM带权特征和模型参数优化[J].计算机仿真,2008,25(9). |
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| 作者姓名： | 杨洁 郑宁 刘董 罗时贵 |
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| 作者单位： | 1. 杭州电子科技大学计算机学院,浙江杭州,310018
2. 中国人民银行台州市中心支行,浙江台州,318000 |
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| 基金项目： | 浙江省自然科学基金，浙江省科技厅资助项目 |
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| 摘 要： | 建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果.但是在应用中也存在如何对网络数据进行特征编码和选择适当的支持向量机模型参数的问题.在分析了特征编码和模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机带权特征和分类器模型参数的自适应优化算法,并在网络入侵检测中成功的运用算法.最后,使用KDD CUP 1999数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性.
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| 关 键 词： | 遗传算法 支持向量机 入侵检测 |
Optimization of Features with Weight and Model Parameters of SVM Based on Genetic Algorithm |
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| YANG Jie,ZHENG Ning,LIU Dong,LUO Shi-gui.Optimization of Features with Weight and Model Parameters of SVM Based on Genetic Algorithm[J].Computer Simulation,2008,25(9). |
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| Authors: | YANG Jie ZHENG Ning LIU Dong LUO Shi-gui |
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| Affiliation: | YANG Jie1,ZHENG Ning1,LIU Dong1,LUO Shi-gui2(1.College of Computer,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou Zhejiang 310018,China,2.Taizhou Center Sub-branch,The People's Bank of China,Taizhou Zhejiang 318000,China) |
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| Abstract: | The support vector machine(SVM),which is based on the statistical learning theory and the structural risk minimum principle,guarantees the largest generalization ability of a model.So it can obtain very excellent effect when using the SVM theory in the field of intrusion detection.However,in the application it also has some problems such as how to code the features of network data and how to select the proper model parameters of SVM.The paper proposed a self-adaptive optimization algorithm for the SVM featu... |
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| Keywords: | Genetic algorithm Support vector machine(SVM) Intrusion detection |
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