郑锦辉
- 作品数：3 被引量：50H指数：3
- 供职机构：西安交通大学理学院更多>>
- 发文基金：云南省教育厅科学研究基金云南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于PCA与ICA特征提取的入侵检测集成分类系统被引量：33
- 2006年
- 入侵检测系统不仅要具备良好的入侵检测性能,同时对新的入侵行为要有良好的增量式学习能力.提出了一种入侵检测集成分类系统,将主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)与增量式支持向量机分类算法相结合构造两个子分类器,采用集成技术对子分类器进行集成.系统利用支持向量集合对已有的入侵知识进行压缩表示,并采用遗传算法自适应地调整集成分类系统的权重.数值实验表明:集成分类系统通过自适应训练权重,综合了两种特征提取子分类器的优点,具有更好的综合性能.
- 谷雨徐宗本孙剑郑锦辉
- 关键词：支持向量机入侵检测主成分分析
- 基于独立成分分析和支持向量机的入侵检测方法被引量：12
- 2005年
- 提出了一种入侵检测方法,该方法采用独立成分分析方法获取入侵行为模式的高阶统计信息,并将输入模式空间映射到相应的独立成分空间,然后利用支持向量机对小样本、高维数据泛化能力强的特点,在独立成分空间中用支持向量机原理构造广义最优分类超平面.数值实验表明,所提方法可大大降低特征空间维数,具有较好的分类正确性.特别是当高斯核参数σ值在1～3之间时,利用该方法的漏检数仅为标准支持向量机算法的1/9,这说明它能有效地获取入侵行为的本质特征,对新的入侵行为有比较好的识别能力.
- 谷雨郑锦辉孙剑徐宗本
- 关键词：入侵检测支持向量机
- 基于Bagging支持向量机集成的入侵检测研究被引量：9
- 2005年
- 对大数据集来说,支持向量机的时空耗费非常大,本文采用bagging技术对支持向量机进行集成。首先用bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样,使所得到的新子样本集有较大差异,然后用多个支持向量机对各子样本集进行学习,并将学习后的结果用多数投票法集成最终的结论。实验表明,支持向量机集成对入侵检测数据有比单个支持向量机更好的分类性能。
- 谷雨郑锦辉戴明伟何磊
- 关键词：入侵检测支持向量机BAGGING
