基于遗传算法的SVM带权特征和模型参数优化

摘要：

建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果.但是在应用中也存在如何对网络数据进行特征编码和选择适当的支持向量机模型参数的问题.在分析了特征编码和模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机带权特征和分类器模型参数的自适应优化算法,并在网络入侵检测中成功的运用算法.最后,使用KDD CUP 1999数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性.

关键词：遗传算法、支持向量机、入侵检测

所属期刊栏目：25

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省自然科学基金Y106176;浙江省科技厅科技计划项目2007C33058

在线出版日期：2008-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：115-117,158