【摘 要】
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针对网络数据流异常检测,既要保证分类准确率,又要提高检测速度的问题,在原有数据流挖掘技术的基础上提出一种改进的增量式学习算法。算法中建立多模型轮转结构,在每次训练中
【机 构】
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辽宁工业大学电子与信息工程学院,大连理工大学计算机科学与技术学院
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针对网络数据流异常检测,既要保证分类准确率,又要提高检测速度的问题,在原有数据流挖掘技术的基础上提出一种改进的增量式学习算法。算法中建立多模型轮转结构,在每次训练中从几何角度出发求出当前训练样本集的支持向量,选择出分布于超平面间隔中的支持向量进行增量SVM训练。使用UCI标准数据库中的数据进行实验,并且与另外两种经典分类模型进行比较,结果表明了方法的有效性。
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