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《南开大学学报(自然科学版)》 2018年03期
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基于FSVM与多类逻辑回归的两级入侵检测模型

金志刚  苏菲  
【摘要】:针对多类分类训练样本少、多类样本分布不均导致的入侵检测分类模型准确率低的问题,提出采用模糊支持向量机与多类逻辑回归相结合的2级入侵检测模型.模糊支持向量机(FSVM)1级检测模型将数据分为正常型和攻击型,多类逻辑回归(MLR)2级检测模型给出攻击型数据的具体类别.在模型设计中,给出了隶属度函数的计算方式,数据离散化、标准化和归一化的计算过程,以及MLR模型流程分析.实验证明,MLR模型比多种分类器分类准确率高,且耗时较短.FSVM-MLR 2级模型比MLR 1级模型准确率高.
【作者单位】天津大学电气自动化与信息工程学院
【分类号】:TP181;TP393.08

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