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基于入侵检测的特征提取方法
被引量：
3
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作者
朱笑荣
杨德运
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第6期30-31,94,共3页
利用核主成份分析对入侵检测的训练样本进行特征提取,有效地提取出样本的分类信息,降低了维数。在此基础上,进一步将简约支持向量机RSVM(Reduced SVM)方法应用到非线性的PSVM中,降低了核矩阵的计算量。两种方法相结合提高了训练速度和...
利用核主成份分析对入侵检测的训练样本进行特征提取,有效地提取出样本的分类信息,降低了维数。在此基础上,进一步将简约支持向量机RSVM(Reduced SVM)方法应用到非线性的PSVM中,降低了核矩阵的计算量。两种方法相结合提高了训练速度和入侵检测的分类效果,并且一定程度上还改善了分类的正确率和误报率,数值试验证明算法的有效性。
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关键词
rsvm
psvm
特征提取
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职称材料
题名
基于入侵检测的特征提取方法
被引量：
3
1
作者
朱笑荣
杨德运
机构
泰山学院信息科学技术学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2010年第6期30-31,94,共3页
基金
国家自然科学基金(60872161)
文摘
利用核主成份分析对入侵检测的训练样本进行特征提取,有效地提取出样本的分类信息,降低了维数。在此基础上,进一步将简约支持向量机RSVM(Reduced SVM)方法应用到非线性的PSVM中,降低了核矩阵的计算量。两种方法相结合提高了训练速度和入侵检测的分类效果,并且一定程度上还改善了分类的正确率和误报率,数值试验证明算法的有效性。
关键词
rsvm
psvm
特征提取
Keywords
reduced
support vector machine
（
rsvm
）
psvm
feature extraction
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于入侵检测的特征提取方法
朱笑荣
杨德运
《计算机应用与软件》
CSCD
2010
3
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