科技信息
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과기신식
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION
2013年
17期
388-390
,共3页
支持向量机%入侵检测%灰色关联分析%对称不确定法
支持嚮量機%入侵檢測%灰色關聯分析%對稱不確定法
지지향량궤%입침검측%회색관련분석%대칭불학정법
针对传统SVM理论中现存的问题;没有考虑特征选取维数过高和特征重要性对分类结果影响的缺陷,提出了一种新的基于灰色关联分析优化的特征加权支持向量机算法.该方法首先利用灰色关联分析算法,筛选出主成分,再用对称不确定法计算各个特征对分类任务的权值.在充分的实验基础上将新方法应用于入侵检测中,得到了良好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,尤其在小样本条件下,该入侵检测具有良好的检测率和更高的效率.
針對傳統SVM理論中現存的問題;沒有攷慮特徵選取維數過高和特徵重要性對分類結果影響的缺陷,提齣瞭一種新的基于灰色關聯分析優化的特徵加權支持嚮量機算法.該方法首先利用灰色關聯分析算法,篩選齣主成分,再用對稱不確定法計算各箇特徵對分類任務的權值.在充分的實驗基礎上將新方法應用于入侵檢測中,得到瞭良好的實驗結果.理論分析與數值實驗都錶明,尤其在小樣本條件下,該入侵檢測具有良好的檢測率和更高的效率.
침대전통SVM이론중현존적문제;몰유고필특정선취유수과고화특정중요성대분류결과영향적결함,제출료일충신적기우회색관련분석우화적특정가권지지향량궤산법.해방법수선이용회색관련분석산법,사선출주성분,재용대칭불학정법계산각개특정대분류임무적권치.재충분적실험기출상장신방법응용우입침검측중,득도료량호적실험결과.이론분석여수치실험도표명,우기재소양본조건하,해입침검측구유량호적검측솔화경고적효솔.
