文件名称：一种基于特征集成的异常检测方法 (2010年)
文件大小：457KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-17 23:18:35
自然科学 论文
提出一种基于特征集成的异常检测方法，将主成份分析（PCA）和快速独立成分分析（FASTICA）与支持向量机分类算法相结合组成两个子分类器，并设计了一种新的特征提取方法，将设计的特征提取方法与SVM相结合组成子分类器，然后采用集成的方法将各子分类器集成，多个特征提取分类模块集成构成一种基于特征集成的异常检测系统。最后采用kdd-cup99数据集进行仿真，实验证明本检测系统综合各特征提取予分类的优点，具有更好的综合性能。