机译:使用PCA和优化的SVM提高入侵检测模型的准确性
School of Computing Science and Engineering, VIT University, Chennai, Tamil Nadu, India,School of Computing Science and Engineering VIT University Vandalur Kelambakkam Road Chennai-600 127 India;
School of Information Technology and Engineering VIT University Vellore India Near Katpadi Rd Vellore Tamil Nadu-632 014 India;
cross validation; dimensionality reduction; intrusion detection system; principal component analysis; radial basis function kernel; support vector machine;
机译:使用PCA和优化的SVM提高入侵检测模型的准确性
机译:结合集成方法和社交网络指标以提高OCSVM在SCADA系统中进行入侵检测的准确性
机译:异常使用SVM和C4.5分类的异常入侵检测,具有改进的粒子群优化(I-PSO)
机译:使用PCA和优化的SVM融合的入侵检测模型
机译:回归,PCA和SVM的优化:最优性和可伸缩性。
机译:为PSA患者开发新的评分系统范围从4至20 ng / mL不等以提高PCa检测的准确性
机译:使用PCA和优化的SVM提高入侵检测模型的准确性