模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用

• 作者: 刘志强 刘振鹏 李昆仑 田盛丰 黄厚宽
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多类分类问题 支持向量机(SVM) 模糊成员函数 入侵检测
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 274-280
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 6246字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2005.02.018

摘要

针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域--计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志强	河北大学物理科学与技术学院	53	471	11.0	20.0
2	刘振鹏	河北大学数学与计算机学院	63	600	11.0	23.0
3	田盛丰	北方交通大学计算机与信息技术学院	24	945	13.0	24.0
4	李昆仑	河北大学数学与计算机学院	32	624	13.0	24.0
5	黄厚宽	北方交通大学计算机与信息技术学院	45	1100	17.0	32.0