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入侵检测系统中基于凝聚聚类算法的训练样本集的构造

李雪琼 李峰 计算机工程与科学 2009年第06期

摘要:本文提出了一种入侵检测系统中训练样本集的构造方法,首先通过保留边界样本和删除内部样本进行样本选择,然后使用遗传算法与凝聚聚类算法相结合的方法对样本数量较少的类构造虚拟样本。这样得到的训练子集样本数量少,而且分布均匀。

关键词:样本选择遗传算法凝聚聚类虚拟样本

单位:长沙理工大学计算机与通信工程学院 湖南长沙410076

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计算机工程与科学

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