线性逼近SVM在入侵检测中的应用

• 作者: 李恒杰 蔺国梁 郑伟强
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测系统 分段线性识别 线性逼近 支持向量机 特征空间
• 年，卷（期）: 2011,（23）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 132-134
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3314字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.23.045

摘要

引入分段线性识别算法,提出一种线性逼近支持向量机(SVM)入侵检测模型.将特征空间剖分成若干子空间,在每个子空间中基于SVM构造5个最优分类面,将各个分类面链接起来构成5个分片最优分类面以逼近理论上的最优分类超曲面.实验结果证明,该模型的训练时间较短,在噪声数据存在的情况下识别正确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李恒杰	甘肃联合大学电子信息工程学院	46	207	6.0	12.0
2	郑伟强	甘肃联合大学电子信息工程学院	9	19	3.0	4.0
3	蔺国梁	甘肃联合大学电子信息工程学院	11	12	2.0	3.0