A detection method for network security based on the combination of support vector machine

机译：基于支持向量机组合的网络安全检测方法

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In this paper, we use a combination of support vector machine to improve the Standard SVM, which combine different kernel functions to improve the SVM' learning ability and generalization ability, thereby improving the performance of a combination SVM kernel function, and avoiding the assertiveness of the single prediction model. Combination forecasting model to make joint decisions on the results, making predictions more accurate. At the same time, taking advantage of Particle swarm optimization algorithm to overcome existing problems: the poor randomness and global of support vector machine parameters. And the particle swarm because of its global search capability, simple model, fast convergence, has a great advantage in dealing with the problem of high dimension, and the Particle swarm optimization in this paper is an improved Particle swarm optimization algorithm.

机译：在本文中，我们使用支持向量机的组合来改善标准SVM，它结合了不同的内核功能来提高SVM的学习能力和泛化能力，从而提高了组合SVM核功能的性能，避免了避免了自信单个预测模型。组合预测模型对结果进行联合决策，使预测更准确。同时，利用粒子群优化算法来克服现有问题：随机性差和全局支持向量机参数。而粒子群由于其全球搜索能力，简单的模型，快速收敛，在处理高尺寸问题方面具有很大的优势，本文中的粒子群优化是一种改进的粒子群优化算法。

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来源
《International Conference on Artificial Intelligence and Pattern Recognition》|2016年|169p|共5页
会议地点
作者
Xiaoqi Gu; Xiaoyong Li;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TP18-53;
关键词
Kernel; Support vector machines; Predictive models; Particle swarm optimization; Optimization; Training; Convergence;

机译：内核;支持向量机;预测模型;粒子群优化;优化;培训;收敛;

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