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题名基于半监督优化分类的入侵检测方法研究
被引量:1
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作者
黄同心
臧洌
聂盼盼
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2012年第1期200-202,217,共4页
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文摘
为解决入侵检测训练集(通常包含大量无标记样本和少量已标记样本),在传统半监督支持向量机(S3VM)上确定最优分类决策面,提出一种优化的多分类决策S3VM方法(MLL_S3VM)。该方法结合启发式搜索和聚类方法筛选出差异性较大的分类决策面,采用距离向量法对未标记样本进行标记。实验结果表明,在入侵检测中,该算法明显提高了模型预测精确度。
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关键词
入侵检测
半监督支持向量机
分类决策面
优化
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Keywords
intrusion detection semi-supervised support vector machines large-margin low-density separators optimization
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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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题名基于模糊函数SVD和改进S3VM的雷达信号识别
被引量:6
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作者
符颖
王星
周东青
范翔宇
周一鹏
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机构
空军工程大学航空航天工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第6期264-270,共7页
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基金
航空科学基金(No.20152096019)
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文摘
为提升在日趋复杂的电子对抗环境中对雷达信号识别的准确率,提出了一种基于启发式采样搜索(Heuristic Sampling Search,HSS)改进S3VM的雷达辐射源信号识别算法。根据模糊函数理论,通过对雷达信号的模糊函数进行奇异值分解(SVD),提取出奇异向量作为雷达信号识别的特征参数;针对传统的半监督支持向量机(Semi-supervised SVM,S3VM)的不足,利用改进的S3VM构建分类器对雷达信号进行分类,完成对测试样本的识别。该方法通过启发式采样搜索来寻求具有代表性的多个大边缘低密度的分类决策面,有效解决传统S3VM分类精度低且分类性能不稳定等缺点。实验结果表明,在雷达信号识别中,该算法明显提高了分类准确率。
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关键词
雷达信号识别
半监督支持向量机
分类决策面
模糊函数
奇异值分解
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Keywords
radar signal recognition
semi- supervised Support Vector Machine(SVM)
separators
ambiguity function
Singular Value Decomposition(SVD)
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分类号
TN911.6
[电子电信—通信与信息系统]
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