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粗糙集属性约简的极限学习机网络入侵检测算法
被引量：
8
1
作者
周棒棒
魏书宁
+2 位作者
唐勇
马天雨
陈远毅
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第1期122-125,共4页
针对网络入侵数据量大、属性冗余及属性之间线性相关导致分类算法计算速度慢、准确度不高等问题,提出一种改进粗糙集属性约简的极限学习机网络入侵分类算法。对训练集采用粗糙集正域和分辨矩阵相结合的方法获得属性核,筛选出只有属性核...
针对网络入侵数据量大、属性冗余及属性之间线性相关导致分类算法计算速度慢、准确度不高等问题,提出一种改进粗糙集属性约简的极限学习机网络入侵分类算法。对训练集采用粗糙集正域和分辨矩阵相结合的方法获得属性核,筛选出只有属性核的数据集得到无冗余属性的特征集合;使用极限学习机(ELM)作为分类模型进行分类,使用支持向量机(SVM)、神经网络、极限学习机比较证明提出方法的有效性,为网络入侵检测提供一种新的解决方法。
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关键词
数据冗余
粗糙集
正域
粗糙集分辨矩阵
极限学习机
入侵检测
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职称材料
题名
粗糙集属性约简的极限学习机网络入侵检测算法
被引量：
8
1
作者
周棒棒
魏书宁
唐勇
马天雨
陈远毅
机构
湖南师范大学物理与信息科学学院物联网技术及应用重点实验室
国防科学技术大学计算机学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第1期122-125,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61472437)
湖南师大校教改项目(1210786)
+1 种基金
湖南省教育厅一般项目(531120)
湖南师范大学自然科学研究项目(160432)
文摘
针对网络入侵数据量大、属性冗余及属性之间线性相关导致分类算法计算速度慢、准确度不高等问题,提出一种改进粗糙集属性约简的极限学习机网络入侵分类算法。对训练集采用粗糙集正域和分辨矩阵相结合的方法获得属性核,筛选出只有属性核的数据集得到无冗余属性的特征集合;使用极限学习机(ELM)作为分类模型进行分类,使用支持向量机(SVM)、神经网络、极限学习机比较证明提出方法的有效性,为网络入侵检测提供一种新的解决方法。
关键词
数据冗余
粗糙集
正域
粗糙集分辨矩阵
极限学习机
入侵检测
Keywords
data redundancy
rough set positive domain
rough set discernibility matrix
extreme learning machine(ELM)
intrusion detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粗糙集属性约简的极限学习机网络入侵检测算法
周棒棒
魏书宁
唐勇
马天雨
陈远毅
《传感器与微系统》
CSCD
2019
8
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