基于支持向量描述的人工免疫检测算法

摘要：

为了提高人工免疫中检测器生成算法的有效性,需要设计一种对”自己”进行有效描述的算法.本文给出了一种基于支持向量描述(SVDD)的人工免疫检测算法,该算法首先通过核函数将输入空间映射到一个高维空间,在这个高维空间构造一个包含所有”自己”细胞的的球体;在球面上的样本点即为SVDD所求得的支持向量,球体之外的数据即为”非己”细胞.在UCI的标准数据集和入侵检测数据集上进行实验,证实该算法的有效性.

关键词： 人工免疫算法 检测器 支持向量描述 单类分类器 入侵检测

作者: 潘志松 罗隽 倪桂强 胡谷雨

作者单位: 解放军理工大学,指挥自动化学院,江苏,南京,210007

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 302-306

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）