Anomaly Detection System Based on Principal Component Analysis and Support Vector Machine

来源 :武汉大学学报:自然科学英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lgwll
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这篇文章基于主要部件分析(PC A ) 和支持向量机器(SVM ) 介绍一个异例察觉系统。系统首先创造由基于频率的计划定义正常行为的侧面,然后把当前的行为的类似与创造侧面作比较决定输入例子是否是正常或异例。在适合上避免并且减少计算负担的 Inorder,正常行为主管特征被 PCA 方法提取。在训练过程被学习完成了以后, SVM 被用来为用户行为区分正常或异例。在为表演评估的实验,系统完成了一个正确察觉率平等者到 92。2% 并且一个假察觉率平等者到 2。8% 。
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