改进的增量式SVM在网络入侵检测中的应用

• 作者: 余文利 廖建平 方建文
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络入侵检测 增量式支持向量机 备用集 改进的核函数
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 页码范围: 100-104
• 分类号: TP311
• 字数: 5143字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1212-0157

摘要

针对传统的增量式支持向量机(Incremental Support Vector Machine,ISVM)在处理数据集时易受数据噪声和学习过程中振荡问题影响的缺点,将改进的核函数U-RBF和构造备用集的同心圆方法相结合,提出了基于备用集的增量式支持向量机(Reserved Set-Incremental Support Vector Machine,RS-ISVM)方法.该方法首先将特征属性的均值和均方差值嵌入到核函数RBF中,并通过同心圆方法将后续学习过程中最有可能成为支持向量的样本划入备用集.入侵检测实验证明RS-ISVM能够降低学习过程的振荡现象,提高了学习的速度,有非常好的性能和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖建平	衢州职业技术学院信息工程学院	12	21	3.0	3.0
2	余文利	衢州职业技术学院信息工程学院	19	57	5.0	7.0
3	方建文	衢州职业技术学院信息工程学院	2	8	2.0	2.0