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1、本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集過于龐大,學(xué)習(xí)速度過慢的問題,提出了一種基于空間塊和樣本密度的SVM算法,并將其應(yīng)用到入侵檢測(cè)中.該算法根據(jù)樣本的局部密度選擇訓(xùn)練樣本,減少參加訓(xùn)練的樣本數(shù)量,提高學(xué)習(xí)速度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在保證檢測(cè)精度的同時(shí),學(xué)習(xí)速度快于傳統(tǒng)SVM入侵檢測(cè)方法. 通過對(duì)SVM算法的研究,提出了一種基于代價(jià)敏感支持向量機(jī)(CS-SVM)與Bagging的分類算法.CS-SVM在SVM的基礎(chǔ)上集成了樣本的不同誤分類代價(jià),通過
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