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| 基于云模型的增量SVM入侵检测方法 | |
| 作者单位： | ;1.西安科技大学计算机学院 |
| 摘 要： | 针对支持向量机增量算法中边界样本的提取机制效率不高的问题,提出基于云模型的增量SVM入侵检测方法。该算法利用云模型稳定性和不确定性的特点,将异类样本间的特征距离映射成隶属度函数,对初始集中边界向量进行提取。分析新增样本对支持向量集的影响,淘汰无用样本。理论分析和仿真实验表明,该算法在保证分类精度的同时有效地提高了检测速度。 |
| 关 键 词： | 入侵检测 支持向量机 增量学习 云模型 边界向量 |
INCREMENTAL SVM INTRUSION DETECTION BASED ON CLOUD MODEL |
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