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罗时贵

作品数：1 被引量：24H指数：1
供职机构：中国人民银行更多>>
发文基金：浙江省科技厅科技计划项目浙江省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇带权
  • 1篇遗传算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇入侵
  • 1篇入侵检测
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇基于遗传算法
  • 1篇SVM

机构

  • 1篇杭州电子科技...
  • 1篇中国人民银行

作者

  • 1篇郑宁
  • 1篇杨洁
  • 1篇罗时贵
  • 1篇刘董

传媒

  • 1篇计算机仿真

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于遗传算法的SVM带权特征和模型参数优化被引量：24
2008年
建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果。但是在应用中也存在如何对网络数据进行特征编码和选择适当的支持向量机模型参数的问题。在分析了特征编码和模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机带权特征和分类器模型参数的自适应优化算法,并在网络入侵检测中成功的运用算法。最后,使用KDD CUP 1999数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性。
杨洁郑宁刘董罗时贵
关键词：遗传算法支持向量机入侵检测
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共1页<1>
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