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摘要:
本文给出一种基于支持向量机分类器的Boosting算法并将其应用于入侵检测;通过KDD'99数据的仿真实验将其与单一的支持向量机分类器进行比较,实验结果表明该方法比单一的支持向量机分类器具有更好的检测准确率.
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文献信息
篇名 基于Boosting的入侵检测
来源期刊 长春理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 入侵检测 支持向量机 Boosting算法
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 84-86
页数 3页 分类号 TP393.08
字数 2407字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9870.2007.03.026
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 兰少华 31 191 7.0 13.0
2 王欢 30 340 11.0 18.0
3 花小朋 22 122 7.0 10.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
支持向量机
Boosting算法
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
长春理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-9870
22-1364/TH
16开
长春市卫星路7089号
1978
chi
出版文献量(篇)
3546
总下载数(次)
14
总被引数(次)
15546
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