计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (10): 83-85.
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摘要: 将支持向量机和最小二乘支持向量机用于入侵检测之中,利用主元分析对数据进行约简,然后使用SVM和LS-SVM对数据进行训练和测试。基于KDDCUP’99做了三组对比实验,对支持向量机和最小二乘支持向量机的性能做了统计。实验结果表明,SVM比LS-SVM分类能力强,但是LS-SVM耗时较少。
关键词: 支持向量机 最小二乘支持向量机 入侵检测 主元分析
Abstract: This paper utilizes support vector machine and least square-support vector machine for intrusion detection. We normalizae data, reduce the data with principal component analysis, train and test reduced data with support vector and least square support vec
Key words: Support vector machine, Least square support vector machine, Intrusion detection, Principal component analysis
. 基于支持向量机和最小二乘支持向量机的入侵检测比较[J]. 计算机科学, 2008, 35(10): 83-85. https://doi.org/
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