基于聚类和SVDD的一类入侵检测模型
来源期刊：控制与决策2010年第3期
论文作者：徐晶 石端银 张亚江 姜萍
文章页码：441 - 444
关键词：入侵检测;SVDD算法;聚类算法;U矩阵值;核参数;
摘 要：为了解决传统支持向量数据描述算法（SVDD）中样本不集中导致算法包括非己空间样本,从而形成噪声影响检测性能的问题,建立一种基于SVDD算法和聚类算法相结合的入侵检测模型.首先通过K-means算法对正常样本数据进行聚类;然后利用SVDD对聚类后的数据集合进行描述;最后利用多个判决函数对样本进行判别.实验中对核函数参数的选择进行了分析,并同其他检测算法比较,验证了该思想的正确性.
徐晶，石端银，张亚江，姜萍
黑龙江科技学院数力系
摘 要：为了解决传统支持向量数据描述算法（SVDD）中样本不集中导致算法包括非己空间样本,从而形成噪声影响检测性能的问题,建立一种基于SVDD算法和聚类算法相结合的入侵检测模型.首先通过K-means算法对正常样本数据进行聚类;然后利用SVDD对聚类后的数据集合进行描述;最后利用多个判决函数对样本进行判别.实验中对核函数参数的选择进行了分析,并同其他检测算法比较,验证了该思想的正确性.
关键词：入侵检测;SVDD算法;聚类算法;U矩阵值;核参数;
