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基于加权极限学习机的网络入侵检测

冯洛银  
【摘要】:网络入侵检测系统是一种主动防御系统,现在信息安全领域都缺少不了网络入侵系统。针对传统入侵检测对不平衡样本分类能力的不足,提出了一种加权极限学习机的分类算法,给予两类不平衡数量的样本不同的分类权值,从而克服分类平面受到样本不平衡而产生的偏移。实验结果表明,本文的算法在计算速度上、分类精度、以及Recall、Fmeasures、以及Gmeas等指标上都要优于传统的SVM、RBF、ELM等算法。

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