【摘 要】
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为了进一步提高入侵检测的准确率,提出了一种融合半监督LDA和PSO-SVM方法,使用累计贡献率ω确定主成分分析法(PCA)占半监督LDA算法比例,然后使用PSO参数寻优算法对支持向量机
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为了进一步提高入侵检测的准确率,提出了一种融合半监督LDA和PSO-SVM方法,使用累计贡献率ω确定主成分分析法(PCA)占半监督LDA算法比例,然后使用PSO参数寻优算法对支持向量机进行参数寻优,最终得到入侵检测模型。实验结果显示,与单一的PCA或LDA与PSO-SVM组合相比,这种半监督LDA和PSO-SVM方法具有优势,对异常行为的查准率比PCA或LDA与PSO-SVM方法组合准确率较高。
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