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提出一种基于Boosting模糊分类的入侵检测方法。采用遗传算法来获取入侵检测的模糊规则，利用Boosting算法不断改变训练样本的分布，使每次遗传算法产生的模糊分类规则重点考虑误分类和无法分类的样本。以kddcup’99为数据源进行了仿真实验，结果表明该方法具有良好的分类识别性能。
基于Boosting模糊分类的入侵检测
【摘 要】
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提出一种基于Boosting模糊分类的入侵检测方法。采用遗传算法来获取入侵检测的模糊规则，利用Boosting算法不断改变训练样本的分布，使每次遗传算法产生的模糊分类规则重点考虑误
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2008年5期
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目（05JJ30121）
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