【摘要】：針對支持向量機增量算法中邊界樣本的提取機制效率不高的問題,提出基于云模型的增量SVM入侵檢測方法。該算法利用云模型穩(wěn)定性和不確定性的特點,將異類樣本間的特征距離映射成隸屬度函數,對初始集中邊界向量進行提取。分析新增樣本對支持向量集的影響,淘汰無用樣本。理論分析和仿真實驗表明,該算法在保證分類精度的同時有效地提高了檢測速度。
[Abstract]:An incremental SVM intrusion detection method based on cloud model is proposed to solve the problem of inefficient extraction mechanism of boundary samples in incremental support vector machine (SVM) algorithm. Based on the stability and uncertainty of cloud model, the feature distance between different samples is mapped to membership function, and the initial set boundary vector is extracted. The influence of new samples on support vector sets is analyzed, and useless samples are eliminated. Theoretical analysis and simulation results show that the algorithm not only ensures the classification accuracy but also improves the detection speed effectively.
【作者單位】： 西安科技大學計算機學院;
【分類號】：TP393.08;TP18

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