入侵检测系统中基于凝聚聚类算法的训练样本集的构造

• 作者: 李峰 李雪琼
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 样本选择 遗传算法 凝聚聚类 虚拟样本
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与安全
• 页码范围: 27-29
• 页数: 3页
• 分类号: TP309.5
• 字数: 3229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2009.06.009

摘要

本文提出了一种入侵检测系统中训练样本集的构造方法,首先通过保留边界样本和删除内部样本进行样本选择,然后使用遗传算法与凝聚聚类算法相结合的方法对样本数量较少的类构造虚拟样本.这样得到的训练子集样本数量少,而且分布均匀.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李峰	长沙理工大学计算机与通信工程学院	103	702	14.0	17.0
2	李雪琼	长沙理工大学计算机与通信工程学院	1	1	1.0	1.0