KPCA和RSVM结合处理大规模问题研究

刘全昌; 贺国平; 张妮娜

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KPCA和RSVM结合处理大规模问题研究

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摘要

针对入侵检测中训练样本数量多、属性多这一问题,应用核主成份分析Kernel PCA和简约支持向量机Reduced SVM相结合的方法,不但有效地提取了样本的非线性信息,而且使样本在维数上得到约简,减少了核矩阵的计算量.在标准入侵检测数据集上的实验表明:训练时间进一步减少,正确率得到提高,而误报率下降.

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来源
《山东科技大学学报（自然科学版）》|2008年第1期|72-75|共4页
作者
刘全昌; 贺国平; 张妮娜;
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作者单位

山东科技大学,信息科学与工程学院,山东,青岛,266510;

山东科技大学,信息科学与工程学院,山东,青岛,266510;

山东科技大学,信息科学与工程学院,山东,青岛,266510;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
入侵检测; KPCA; RSVM;
入库时间 2023-07-25 21:40:06

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