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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>電子論文>測試測量論文>基于AdaBoost特征約減的入侵檢測分類方法

      基于AdaBoost特征約減的入侵檢測分類方法

      2009-04-16 | rar | 229 | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      提出一種基于AdaBoost的入侵特征約減算法，利用該算法約減入侵特征中的冗余特征，構造Ada-加權和Ada-域值分類器，并與支持向量機分類器進行對比。設計并實現(xiàn)Linux實時入侵檢測實驗平臺，并將特征約減算法和3種分類方法應用于該平臺。實驗結果表明，由特征約減算法挑選出來的入侵特征集較優(yōu)，Ada-加權和Ada-域值分類器的分類效果優(yōu)于支持向量機分類器，且Ada-域值分類器在測試集上的檢測性能最佳。
      關鍵詞：入侵檢測；特征約減；Ada加權分類器；Ada域值分類器
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