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姚远

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：大连理工大学计算机科学与技术学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇异常检测
  • 1篇增量式
  • 1篇增量式学习
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇数据流
  • 1篇数据流异常
  • 1篇向量
  • 1篇向量机

机构

  • 1篇大连理工大学
  • 1篇辽宁工业大学

作者

  • 1篇郭延锋
  • 1篇孙娜
  • 1篇姚远

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
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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