基于Bagging支持向量机集成的入侵检测研究微电子学与计算机论文
【题名】：基于Bagging支持向量机集成的入侵检测研究微电子学与计算机论文(JiYuBaggingZhiChiXiangLiangJiJiChengDeRuQinJianCeYanJiuWeiDianZiXueYuJiSuanJiLunWen) 【关键词】：入侵检测 支持向量机 集成 Bagging 【keywords】：RuQinJianCe ZhiChiXiangLiangJi JiCheng Bagging 【作者】：谷雨,郑锦辉,戴明伟,何磊,      【来源】： 知识词典 【期刊名称】：微电子学与计算机(WeiDianZiXueYuJiSuanJi) 【国际标准刊号】：1000-7180        【国内统一刊号】：61-1123 【作者单位】：[1]西安交通大学电子与信息工程学院，陕西西安710049 [2]西安交通大学理学院，陕西西安710049 [3]云南民族大学数学与计算机科学学院，云南昆明650031([1]XiAnJiaoTongDaXueDianZiYuXinXiGongChengXueYuan，ShanXiXiAn710049 [2]XiAnJiaoTongDaXueLiXueYuan，ShanXiXiAn710049 [3]YunNanMinZuDaXueShuXueYuJiSuanJiKeXueXueYuan，YunNanKunMing650031) 【分类号】：TP311      【页码】：-17-19      【出版年】：2005.5         对大数据集来说，支持向量机的时空耗费非常大，本文采用bagging技术对支持向量机进行集成。首先用bootstrap技术对训练样本集进行可重复采样，使所得到的新子样本集有较大差异，然后用多个支持向量机对各子样本集进行学习，并将学习后的结果用多数投票法集成最终的结论。实验表明，支持向量机集成对入侵检测数据有比单个支持向量机更好的分类性能。
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