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题名基于改进SVM方法的入侵检测
被引量：8
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作者
林杨
刘贵全
杨立身
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机构
中国科学技术大学计算机科学与技术系
河南理工大学网络中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第14期151-153,共3页
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文摘
在入侵检测应用中,SVM能够在小样本条件下保持良好的检测状态。该文提出了一种改进的SVM方法,其在特定概率指导下删减训练集中的非有效样本,取得了更优的分类效果,改善了传统SVM训练和分类中存在的高资源占用和时耗过高的状况。对DARPA数据的检测实验表明,该方法在入侵检测上有较好的表现。
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关键词
入侵检测
支持向量机
缩减训练集
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Keywords
intrusion detection
support vector machine（SVM）
reduced training set
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进SVM模型的电能质量扰动分类
被引量：11
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作者
俞晓冬
周栾爱
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机构
山东轻工业学院
青岛港湾职业技术学院
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出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010年第3期15-19,共5页
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文摘
提出一种改进的支持向量机模型,对电能质量扰动进行分类。支持向量机(SVM)在对大规模样本集的训练和分类时,需要占用大量内存,时耗过高,运算速度缓慢。针对这种情况提出一种改进的SVM模型:将原始训练样本集应用粗糙集理论(RS)去除冗余信息,然后在SVM中引入概率分布函数,用一个小规模的样本集训练得到一个初始的分类器,用这个初始分类器对大规模训练集进行修剪,修剪后得到一个规模很小的约减集,再用这个约减集进行训练得到最终的分类器。实验表明:这种改进的SVM模型有效降低了训练样本集的规模,提高了分类能力。
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关键词
电能质量
支持向量机
粗糙集
缩减训练集
小波变换
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Keywords
power quality
SVM
RS
reduced training set
wavelet transform
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分类号
TM714
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于投影寻踪的kNN文本分类算法的加速策略
被引量：5
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作者
张永
孟晓飞
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机构
兰州理工大学计算机与通信学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2014年第36期92-96,102,共6页
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文摘
传统的k近邻(k-nearest neighbors,kNN)文本分类中,由于文本被表示成向量空间模型后维数非常高,且训练文本的数目巨大,kNN分类算法通常被视为是一种虽然有效,但并非高效的文本分类算法。针对传统kNN分类算法效率低下的问题,提出了一种基于投影寻踪思想的kNN分类算法加速策略。基本思想是:通过投影的方法缩减训练集的规模,同时在寻找k近邻过程中对文本进行降维处理,从两方面着手降低算法的计算开销。实验数据表明,优化后的kNN算法比传统kNN算法在时间性能上有较大的提升,同时保证了分类的精度。
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关键词
KNN
文本分类
投影寻踪
降维
训练集缩减
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Keywords
kNN
text classification
projection pursuit
dimensionality reduction
training set reduction
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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