【摘 要】
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针对朴素贝叶斯（NB）算法在现实情况中所存在的缺陷，提出一种改进后的朴素贝叶斯算法——树加权朴素贝叶斯（TW-NB）算法。该算法通过引入决策树归纳法（DTI）在属性之间条件独立的集合中
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针对朴素贝叶斯（NB）算法在现实情况中所存在的缺陷，提出一种改进后的朴素贝叶斯算法——树加权朴素贝叶斯（TW-NB）算法。该算法通过引入决策树归纳法（DTI）在属性之间条件独立的集合中选择出相对更为重要的子属性集，并利用权重参数弱化了NB算法的条件独立假设性，从而降低了分类数据的维度，提高了算法的分类准确率。结合实验结果证明，在使用有限的计算资源下，基于TW-NB算法的入侵检测技术对于不同的网络入侵类型皆能表现出较高的检测率（DR）和较低的误检率（FR）。
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