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《西安建筑科技大学》 2009年
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危险因素辨识及其演化方法研究

郑辉  
【摘要】: 随着计算机网络的飞速发展和人类对网络的依赖程度的增加,病毒和网络攻击等网络危险因素也日益泛滥,网络安全问题逐渐受到人类的重视,成为当前网络发展的重要课题。 支持向量机理论是由Vapnik等人于1995年提出的,它是基于统计学习理论的机器学习算法,通过结构风险最小化原则来最小化实际风险,在处理高维小样本数据时,具有泛化能力强等突出优点,在模式识别特别是入侵检测等领域都得到了广泛的应用。本文首先分析了基于支持向量机的检测模型的基本情况,针对此模型的时间复杂度过高的缺点,引入常用的特征抽取技术核主成分分析技术,提出基于KPCA的SVM检测模型,通过KPCA对原始空间中的数据进行特征提取,选取部分主要成分,除去特征中的冗余信息,降低了特征维数,在检测效率的少量下降的代价下,明显提高了时间效率。 鉴于核函数对支持向量机的重要性以及当前核函数的发展,在支持向量机中采用组合核函数的思想,将多项式核函数和径向基核函数组合形成组合核函数,提出了基于KPCA的组合核函数SVM检测模型,以期待能够获取更好的检测性能,并使用KDDCUP99数据集进行试验验证,表明该模型与基于KPCA的SVM检测模型相比,检测效率稍好,但时间效率有些许下降,总体来说两者性能基本相当,但本模型明显具有更好的泛化能力和稳定性。
【学位授予单位】:西安建筑科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP393.08

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前6条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
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2 孙丽华;中文文本自动分类的研究[D];哈尔滨工程大学;2002年
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【相似文献】
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7 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
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