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提出了一种新的异常行为检测方法,将SVM算法和KNN算法结合,在对识别样本判别时,当其与最优分类面的距离大于给定阈值时,采用SVM分类算法,否则采用KNN算法,从而减少了SVM算法的错误率。实验结果表明,SVM-KNN算法对异常行为检测的准确率达到95.86%。
SVM-KNN分类器在异常行为检测中的应用
【摘 要】
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提出了一种新的异常行为检测方法,将SVM算法和KNN算法结合,在对识别样本判别时,当其与最优分类面的距离大于给定阈值时,采用SVM分类算法,否则采用KNN算法,从而减少了SVM算法
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院,辽宁科技大学高等职业技术学院,辽宁科技大学电子与信息工程学院
【出 处】
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辽宁科技大学学报
【发表日期】
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2010年5期
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