基于集成支持向量机的入侵检测方法

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在入侵检测系统中应用支持向量机算法，能使入侵检测系统在小样本的条件下具有良好的推广能力，但是对大数据集来说，支持向量机的时空耗费非常大。本文采用集成向量机的方法，其主要思想是利用多个分类器来解决同一个问题，目的是更有效地提高学习系统的泛化能力。实验表明，支持向量机集成对入侵检测数据有比单个支持向量机更好的检测准确率和较低的误检率。
作者：LIXian 李娴
作者单位：SchoolofTelecommunication,NanjingUniversityofPosts&Telecommunications,Nanjing210003南京邮电大学通信与信息系统学院,南京,210003
母体文献：第21届全国计算机新科技与计算机教育学术大会论文集
会议名称：第21届全国计算机新科技与计算机教育学术大会  
会议时间：2010年7月31日
会议地点：上海
主办单位：全国高等学校计算机教育研究会
语种：chi
分类号：
关键词：计算机网络  支持向量机  入侵检测  集成学习
在线出版日期：2013年7月2日
基金项目：
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2024-12-1 15:03 上传 基于集成支持向量机的入侵检测方法.pdf

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