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《支持向量機在入侵檢測中的應用研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、論文題目：支持向量機在入侵檢測中的應用研究作者姓名：劉全昌入學時間：2005年9月專業(yè)名稱：運籌學與控制論研究方向：優(yōu)化方法及應用指導教師：賀國平職稱：教授論文提交日期：2008年5月論文答辯日期：2008年6月授予學位日期：-SUPPORTVECTORMACHINEANDITSAPPLICATIONININTRUSIONDETECTIONADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTEROFSCIENCEfr
2、omShandongUniversityofScienceandTechnologybyLiuQuanchangSupervisor:ProfessorHeGuopingCollegeofInformationScienceandEngineeringMay2008-聲明本人呈交給山東科技大學的這篇碩士學位論文，除了所列參考文獻和世所公認的文獻外，全部是本人在導師指導下的研究成果。該論文資料尚沒有呈交于其它任何學術機關作鑒定。碩士生簽名：日期：AFFIRMATIONIdeclarethatthisdi
3、ssertation,submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofScienceinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge.Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute.Signature:D
4、ate:-山東科技大學碩士學位論文摘要摘要支持向量機(SupportVectorMachine,SVM)是一種新的機器學習方法，它以統(tǒng)計學習理論為堅實的理論基礎，在解決分類、回歸、時間序列預測等問題上表現(xiàn)出了卓越的性能?，F(xiàn)在支持向量機日益深入地應用于文本分類、手寫數(shù)字識別、人臉識別、入侵檢測等領域。本文圍繞支持向量機在入侵檢測中的應用，對支持向量機的一些算法進行了研究。入侵檢測技術的發(fā)展趨勢是適應高速、分布式的網(wǎng)絡環(huán)境。在這一環(huán)境下，SVM要學習大量的訓練數(shù)據(jù)，同時還要具備實時性。入侵檢測還存在另一個
5、問題，異常樣本分布比較分散，數(shù)量相對較少。本文分析了快速的PSVM(ProximalSVM)算法以及樣本數(shù)量對分類機分類性能的影響，同時利用加權處理的方法對原始的線性、非線性PSVM方法進行了改進。實驗證明算法不但分類速度快，而且在分類的準確度得到提高。特征選擇和特征提取是機器學習算法應用的重要基礎，本文利用核主成份分析對入侵檢測的訓練樣本進行特征提取，有效地提取出樣本的分類信息，降低了維數(shù)。在此基礎上，進一步地將簡約支持向量機RSVM(ReducedSVM)方法應用到非線性的PSVM中，降低了核矩陣
6、的計算量。兩種方法相結合提高了訓練速度和入侵檢測的分類效果。增量學習是近幾年研究的熱點之一，它的優(yōu)點在于學習過程中能舍棄無用的樣本，減小訓練集，節(jié)約存儲成本。經(jīng)典的SVM算法并不直接具有增量學習的能力，但其理論體系中的支持向量概念對于增量學習算法的構建具有十分重要的意義。本文在分析支持向量、非支持向量與分類超平面、間隔超平面的關系的基礎上，探討了KKT條件在增量學習過程中的作用以及增量學習過程中支持向量、非支持向量的變化，并給出了相關定理的證明。通過實驗比較了幾種增量學習方法的學習效果，最后提出了一個
7、在類別不均衡情況下基于LSVM(LagrangeSVM)的增量學習方法，實驗表明在線性情況下算法對異常樣本的檢測準確率提高，同時時間沒有大的變化。關鍵詞：支持向量機入侵檢測核主成分分析增量學習加權分類-山東科技大學碩士學位論文摘要AbstractSupportVectorMachine(SVM)isanewmethodofmachinelearning.Itisbasedonthestatisticallearningtheoryandperformsexcellentlyinclassificati
8、on,regression,timepredictionproblemsandsoon.Now,SVMhasbeenappliedintomanyapplicationfieldssuchastextclassification,handwrittendigitrecognition,facerecognition,intrusiondetection.ThepaperstudiessomealgorithmsaboutSVMintheapplicati
