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基于改进NN-SVM算法的网络入侵检测
被引量：
6
1
作者
于秋玲
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2010年第1期126-130,共5页
在网络入侵检测中,引入类归属度对NN-SVM算法进行改进.综合距离与同异类点个数因素,通过计算样本点对最近T个样本点的类别归属程度来决定取舍,以此对样本集进行修剪,从而降低正反类的混淆程度,以降低SVM的学习代价,提高泛化能力.试验表...
在网络入侵检测中,引入类归属度对NN-SVM算法进行改进.综合距离与同异类点个数因素,通过计算样本点对最近T个样本点的类别归属程度来决定取舍,以此对样本集进行修剪,从而降低正反类的混淆程度,以降低SVM的学习代价,提高泛化能力.试验表明:与SVM算法相比,改进的NN-SVM算法能有效地减少学习样本数,解决小样本的机器学习问题,提高系统检测性能.
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关键词
入侵检测
改进NN—SVM
类归属度
原文传递
题名
基于改进NN-SVM算法的网络入侵检测
被引量：
6
1
作者
于秋玲
机构
河南省电力公司郑州供电公司信息中心
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2010年第1期126-130,共5页
文摘
在网络入侵检测中,引入类归属度对NN-SVM算法进行改进.综合距离与同异类点个数因素,通过计算样本点对最近T个样本点的类别归属程度来决定取舍,以此对样本集进行修剪,从而降低正反类的混淆程度,以降低SVM的学习代价,提高泛化能力.试验表明:与SVM算法相比,改进的NN-SVM算法能有效地减少学习样本数,解决小样本的机器学习问题,提高系统检测性能.
关键词
入侵检测
改进NN—SVM
类归属度
Keywords
intrusion
detection
improved
NN-SVM
（Nearest
Neighbor-Support
Vector
Machine）
degree
of
class
ownership
分类号
TP393.0 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进NN-SVM算法的网络入侵检测
于秋玲
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2010
6
原文传递
已选择
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参考文献
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