作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
文中将小波和支撑矢量机相结合的技术应用到了入侵检测方面,建立了入侵检测系统.利用小波技术提高支撑矢量机的分类精度,减小误警率.仿真实验验证了基于小波的支撑矢量机用于入侵检测具有较佳的效果.
推荐文章
基于支撑矢量机的自动视频分类方法
支撑矢量机
中心距离比值
自动视频分类
基于支撑矢量机的织物疵点识别方法
支撑矢量机
直方图统计
神经网络
基于矢量小波的红外弱小目标检测算法研究
矢量小波
弱小目标
目标检测
红外图像
基于混合核函数的LSSVM网络入侵检测方法
最小二乘支持向量机
粒子群优化
网络入侵检测
混合核函数
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于小波核支撑矢量机的入侵检测方法
来源期刊 微机发展 学科 工学
关键词 入侵检测系统 异常检测 支撑矢量机 小波
年,卷(期) 2003,(11) 所属期刊栏目 安全与防范
研究方向 页码范围 108-109,119
页数 3页 分类号 TP393.08
字数 2449字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2003.11.038
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田鹏举 西安电子科技大学计算机系 1 5 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
共引文献  (110)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (5)
二级引证文献  (11)
1993(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2001(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2005(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2006(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
2008(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2009(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2010(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2011(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2012(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
入侵检测系统
异常检测
支撑矢量机
小波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导