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摘要:
利用核主成份分析对入侵检测的训练样本进行特征提取,有效地提取出样本的分类信息,降低了维数.在此基础上,进一步将简约支持向量机RSVM(Reduced SVM)方法应用到非线性的PSVM中,降低了核矩阵的计算量.两种方法相结合提高了训练速度和入侵检测的分类效果,并且一定程度上还改善了分类的正确率和误报率,数值试验证明算法的有效性.
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文献信息
篇名 基于入侵检测的特征提取方法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 RSVM PSVM 特征提取
年,卷(期) 2010,(6) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 30-31,94
页数 分类号 TP3
字数 1990字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.06.010
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 朱笑荣 泰山学院信息科学技术学院 8 5 1.0 2.0
2 杨德运 泰山学院信息科学技术学院 11 55 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
RSVM
PSVM
特征提取
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
总下载数(次)
47
总被引数(次)
101489
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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