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基于DDAG多分类BMPM的网络异常检测方法

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在网络异常检测中,为了在保持检测精度的情况下缩短检测时间,提出了一种基于DDAG(Decision Directed Acyclic Graph)来设计的多分类BMPM(Biased Minimum Error Minimax Probability Machine)。对实验数据集KDD99分别采用基于DDAG设计的多分类BMPM和SVM(Support VectorMachine)进行仿真实验,并对两者的实验结果进行比较,实验证明基于DDAG设计的BMPM在网络异常检测中在和传统的支持向量机在检测精度相当的情况下,能够有效地缩短训练时间以及在KDD99中样本不均衡的情况下能够有更高的检测精度。

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来源
《2010国际信息技术与应用论坛》|2010年|156-159|共4页
会议地点昆明
作者
王宏; 刘渊;
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作者单位

国际信息技术应用协会;

西南财经大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.08;TP311.13;
关键词
决策有向无环图; 偏置大小概率机; 网络异常检测; 支持向量机;

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