入侵检测中支持向量机参数选择方法

• 作者: 周玖玖 康松林 李琼
• 来源期刊: 中国科技论文
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 支持向量机 惩罚因子 核参数 参数选择
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 页码范围: 762-765
• 分类号: TP393
• 字数: 4559字
• 语种: 中文

摘要

研究了支持向量机入侵检测分类器的构造方法及惩罚因子和核参数变化对支持向量机分类性能的不同影响,提出一种递推式支持向量机参数快速选择的方法.首先选择支持向量机参数时使用支持向量率来估算推广能力,并确定最优的支持向量机参数区间;然后通过寻找特定数据空间中惩罚因子和核参数的变化规律,使用不同的规则更新惩罚因子和核参数,简化了参数选择的难度.对KDDCup99网络入侵检测数据集进行仿真实验,结果表明该方法能够快速构造支持向量机入侵检测分类器模型,同时对入侵行为具有较高的检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	康松林	中南大学信息科学与工程学院	40	463	9.0	21.0
2	周玖玖	中南大学信息科学与工程学院	3	8	1.0	2.0
3	李琼	中南大学信息科学与工程学院	13	83	5.0	8.0