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传统智能入侵检测模型参数的修改只能通过对训练集重新学习，从而导致模型的适应性较低，利用朴素贝叶斯模型具有增量式学习特征，通过对新训练集进行训练进而修改模型参数，从而提高模型的自适应能力．实验结果表明，模型的自适应能力得到了一定的提高．
基于增量式贝叶斯智能入侵检测模型
【摘 要】
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传统智能入侵检测模型参数的修改只能通过对训练集重新学习，从而导致模型的适应性较低，利用朴素贝叶斯模型具有增量式学习特征，通过对新训练集进行训练进而修改模型参数，从而提高
【机 构】
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江西师范大学商学院,广西大学计算机与电子信息学院,南昌航空工业学院经管系
【出 处】
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江西师范大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年1期
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