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1、 支持向量機(SVM)是一種基于結(jié)構(gòu)風險最小化原理(SRM)的分類和預(yù)測算法，它根據(jù)有限的樣本信息在分類器模型的復(fù)雜性和學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力。基于支持向量機的這種特性，本文把支持向量機分類算法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的數(shù)據(jù)分析中，針對網(wǎng)絡(luò)入侵檢測數(shù)據(jù)的特點，引入了用于指導(dǎo)訓(xùn)練和分類過程的先驗決策信息，提出了專門針對網(wǎng)絡(luò)和主機數(shù)據(jù)的入侵檢測支持向量機訓(xùn)練算法P-SMO和相應(yīng)的檢測算法，通過對帶有先驗知識屬性的訓(xùn)練數(shù)
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