作者：陈振国; 李冬艳数据分类入侵检测核fisher鉴别分析最小极大概率机网络安全
摘要：为了提高分类器的正确率和减少训练时间，将特征提取技术与分类算法结合，提出了一种基于核Fisher鉴别分析和最小极大概率机算法的入侵检测算法。利用核Fisher鉴别分析技术提取关键特征，运用最小极大概率机对提取特征后的数据进行分类，采用离线数据集KDDCUP99进行实验。实验结果表明，该算法是可行和有效的，使分类性能和训练时间都得到了提高。
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《电子科技大学学报》（CN：51-1207/T）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电子科技大学学报》主要刊登电子通信、电子测量、电视技术、生物电子学、雷达、电子对抗、遥感遥测、信息论、电磁场工程、天线、微波理论与技术、半导体物理与器件、电子材料与元件、电子机械、自动控制、电子物理与器件、激光与光纤技术、计算机科学与技术、管理科学、系统工程、数理化等基础科学理论和应用技术的学术论文；科研成果的学术性总结；新技术、...
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