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针对参与集成的基分类器的选择算法等难点问题，提出一种差异性度量方法以及基于该差异度量进行分类器选择的集成方法．考虑参与集成的基分类器分类准确性和平均差异性，改变最终分类器集合的获取算法，以提高分类器的性能．实验结果表明，此种方法优于bagging方法，能获得更好的检测性能．
分类器集成在入侵检测中的应用研究
【摘 要】
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针对参与集成的基分类器的选择算法等难点问题，提出一种差异性度量方法以及基于该差异度量进行分类器选择的集成方法．考虑参与集成的基分类器分类准确性和平均差异性，改变最终分
【机 构】
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河南理工大学计算机学院
【出 处】
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河南理工大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2012年3期
【基金项目】
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河南省基础与前沿研究项目（092300410216）.
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