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为了进一步提高支持向量机分类的准确性和泛化能力,提出一种基于支持向量机的改进二叉树分类算法.首先介绍支持向量机的基本原理,总结了常见的多分类器分类算法及其特点,结合现有分类算法的优点,为分类器引入了不同的权值,提出二叉树改进分类算法,有效避免了常用分类算法不足.通过仿真实验,与典型的多类分类算法对比,验证该算法的有效性,为多类分类预测研究提供了一条有效的途径. 相似文献
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模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用 总被引:29,自引:0,他引:29
针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域——计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性。 相似文献
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支持向量机在多类分类问题中的推广 总被引:51,自引:4,他引:51
支持向量机(SVMs)最初是用以解决两类分类问题,不能直接用于多类分类,如何有效地将其推广到多类分类问题是一个正在研究的问题。该文总结了现有主要的支持向量机多类分类算法,系统地比较了各算法的训练速度、分类速度和推广能力,并分析它们的不足和有待解决的问题。 相似文献
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网络入侵检测所处理的数据由多类攻击数据和正常数据构成,基于此对多分类支持向量机在网络入侵检测中的应用进行了研究,采用一对一方法构造了多分类支持向量机分类器,用KDD99入侵检测数据对所提出的多分类支持向量机分类器进行了测试评估,将实验结果和BP神经网络方法进行了比较。实验表明提出的方法是可行的、高效的。 相似文献
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传统的支持向量机(SVM)是两类分类问题,如何有效地将其推广到多类分类问题仍是一项有待研究的课题。本文在对现有主要的四种多类支持向量机分类算法讨论的基础上,结合文本分类的特点,详细介绍了决策树支持向量机和几种改进多类支持向量机方法在文本分类中的应用。 相似文献
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基于特征空间聚类的二叉树支持向量机分类算法 总被引:1,自引:1,他引:0
采用数据挖掘中聚类分析的类距离定义,在高维特征空间中,计算各类别间的最短距离,以最短距离作为该类与其他类的距离,提出了一种基于聚类-二叉树支持向量机分类算法。该算法能够简化计算,同时通过类距离比较实现了对类距离最大者的优先分离,实验结果表明该算法具有一定的优越性。 相似文献
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提出一种基于支持向量机(SVM)多类分类的变压器故障诊断方法.根据SVM理论建立变压器故障预测数学模型,应用决策二叉树方法建立诊断模型,通过Matlab对各节点处的支持向量机进行训练及仿真,最终得到了变压器故障分类的结果.仿真结果表明,该方法对变压器故障类型能较为准确地分类. 相似文献
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针对入侵检测技术在处理大规模数据时存在的高误报率、低训练速度和低实时性的问题,提出了一种基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测策略(DCTWSVM).利用树突细胞算法(DCA)对威胁数据进行初始检测,在此基础上利用对支持向量机(TWSVM)进行检测结果的优化处理.为了验证策略的有效性,设计性能对比实验,实验结果表明,相较于DCA、支持向量机(SVM)、反向传播(BP)神经网络,DCTWSVM策略的检测精度提高了2.02%、2.30%、5.44%,误报率分别降低了0.26%、0.46%、0.90%,训练速度相较于SVM提高了两倍且只需耗费极少的训练时间,可以更好地适用于大规模数据下的实时入侵检测环境. 相似文献
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为了有效提高漏洞分类的准确性,针对基于二叉树多类支持向量机分类算法的分类复杂性和分类结果依赖二叉树的结构等缺点,提出了一种基于熵的二叉树多类支持向量机的漏洞分类算法。根据定义最小超球体进行漏洞样本空间的分类,有效地通过熵的计算来描述漏洞之间的混杂程度,使得漏洞分类的计算过程被简化且能够有效减少分类结果对二叉树结构的依赖。采用公共漏洞枚举(CWE)漏洞分类体系在收集到的3000个漏洞样本上进行大量仿真实验,漏洞分类的平均准确率和平均召回率达93.3%和93.25%,高于基于二叉树多类支持向量机分类算法和K-近邻(KNN)分类算法得到的平均值。实验结果表明所提算法有效可行,能精确地实现漏洞的分类。 相似文献
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针对多分类支持向量机(MSVM)对噪声较强的敏感性、对重采样数据的不稳定性以及泛化性能低等缺陷,将pinball损失函数、样本模糊隶属度以及样本结构信息引入到简化的多分类支持向量机(SimMSVM)算法中,构建了基于pinball损失的结构模糊多分类支持向量机算法Pin-SFSimMSVM。在人工数据集、UCI数据集以及添加不同比例噪声的UCI数据集上的实验结果显示:所提出的Pin-SFSimMSVM算法与SimMSVM算法相比,准确率均提升了0~5.25个百分点;所提出的算法不仅具有避免多类数据存在不可分区域和计算速度快的优点,而且具有对噪声较好的不敏感性以及对重采样数据的稳定性,同时考虑了不同数据样本在分类时扮演不同角色的事实以及数据中包含的重要先验知识,从而使分类器训练更准确。 相似文献
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论文提出了一种基于潜在语义索引(LSI)和支持向量机(SVM)的异常入侵检测方法。选取PARPA’98BSM数据集作为训练数据和测试数据,通过实验比较和分析表明:基于LSI和SVM方法的入侵检测系统具有较高的检测率和较低的虚警率,且能大大减低计算的复杂性,是一种有效的异常识别和检测方法。 相似文献
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提出了一种基于聚类和支持向量机的入侵检测算法,该算法可以有效地减小计算复杂性,提高检测性能。算法首先使用K-MEANS聚类算法对数据做一个初步的划分得到多个类;然后考察每个类中数据的标识,只有当类中的数据标识不止一个时才进行支持向量的查找。最后使用KDD CUP 1999进行了计算机仿真实验,实验结果说明了该算法的有效性。 相似文献
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基于支持向量机和贝叶斯分类的异常检测模型 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对网络攻击类型和入侵检测方法的研究,发现常用的入侵检测方法不能很好地检测U2R和R2L两类攻击。为解决异常检测中对于U2R和R2L两类攻击检测率低的问题,提出了一种基于支持向量机和贝叶斯分类的异常检测模型,该模型利用BIRCH聚类算法减少训练数据集中重复记录,并利用支持向量机分类算法和贝叶斯分类算法分别检测DoS、Probe攻击和U2R、R2L攻击。实验结果表明,该模型对于U2R和R2L的检测率分别提高到了68.6%和45.7%。 相似文献