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模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用
引用本文:李昆仑,黄厚宽,田盛丰,刘振鹏,刘志强. 模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用[J]. 计算机学报, 2005, 28(2): 274-280
作者姓名:李昆仑  黄厚宽  田盛丰  刘振鹏  刘志强
作者单位:河北大学数学与计算机学院,保定,071002;北方交通大学计算机与信息技术学院,北京,100044;河北大学物理科学与技术学院,保定,071002
基金项目:国家“十五”重点科技攻关项目基金(2002BA407B)资助
摘    要: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。

关 键 词:多类分类问题  支持向量机(SVM)  模糊成员函数  入侵检测

Fuzzy Multi-Class Support Vector Machine and Application in Intrusion Detection
LI Kun-Lun,HUANG Hou-Kuan,TIAN Sheng-Feng,LIU Zhen-Peng,LIU Zhi-Qiang. Fuzzy Multi-Class Support Vector Machine and Application in Intrusion Detection[J]. Chinese Journal of Computers, 2005, 28(2): 274-280
Authors:LI Kun-Lun  HUANG Hou-Kuan  TIAN Sheng-Feng  LIU Zhen-Peng  LIU Zhi-Qiang
Affiliation:LI Kun Lun 1),2) HUANG Hou Kuan 2) TIAN Sheng Feng 2) LIU Zhen Peng 1) LIU Zhi Qiang 1) 1)
Abstract:
Keywords:multi-class classification  support vector machine (SVM)  fuzzy membership function  intrusion detection
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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