原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
提出一种新的预处理算法AdaP,不仅有效避免了数据过度拟合,且可独立使用.针对不平衡的入侵检测数据集,引入代价敏感机制,基于权值矩阵最小化误分类代价的思想,去除部分训练密集区域、拓展稀疏区域的同时再过滤噪声,最终实现了AdaP算法与AdaCost算法相结合的策略.实验证明此策略充分体现了提升算法有效提升前端弱分类算法分类精度和预处理算法平衡稀有类数据的优势,且可有效提高不平衡入侵检测数据的分类性能.
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文献信息
篇名 不平衡入侵检测数据的代价敏感分类策略
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 不平衡数据 数据预处理 代价敏感 入侵检测
年,卷(期) 2009,(8) 所属期刊栏目 信息安全技术
研究方向 页码范围 3036-3038,3043
页数 4页 分类号 TP393.08
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.08.069
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 彭新光 太原理工大学计算机与软件学院 103 451 10.0 16.0
2 边婧 太原理工大学计算机与软件学院 11 59 4.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
不平衡数据
数据预处理
代价敏感
入侵检测
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
山西省自然科学基金
英文译名:Shanxi Natural Science Foundation
官方网址:http://sxnsfc.sxinfo.gov.cn/sxnsf/index.aspx
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导