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姚远
作品数:
1
被引量:2
H指数:1
供职机构:
大连理工大学计算机科学与技术学院
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
孙娜
辽宁工业大学电子与信息工程学院
郭延锋
辽宁工业大学电子与信息工程学院
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姚远
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年份
1篇
2012
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增量式SVM的数据流异常检测模型
被引量:2
2012年
针对网络数据流异常检测,既要保证分类准确率,又要提高检测速度的问题,在原有数据流挖掘技术的基础上提出一种改进的增量式学习算法。算法中建立多模型轮转结构,在每次训练中从几何角度出发求出当前训练样本集的支持向量,选择出分布于超平面间隔中的支持向量进行增量SVM训练。使用UCI标准数据库中的数据进行实验,并且与另外两种经典分类模型进行比较,结果表明了方法的有效性。
孙娜
郭延锋
姚远
关键词:
增量式学习
支持向量机
数据流
异常检测
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