本文作者：马志强；魏建明；成功正常投稿发表论文到《河南农业》2014年22期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：随着网络技术的飞速发展,网络安全成了越来越重要的问题,如何快速、准确、有效地识别已有的攻击和日益增多的新攻击是入侵检测系统所面临的迫切问题。支持向量机建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小化原则上,避免了局部最优解,并克服了维数的灾难,在解决小样本、高维输入空间的入侵检测分类问题中表现出了许多优势。
【论文正文预览】：河南农业2014年第11期(下)支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的新一代学习算法,它在回归学习、文本分类、手写识别、图像分类、生物信息学、入侵检测等领域的应用中都取得了较好的效果。一、支持向量机应用于入侵检测入侵检测属于模式识别和分类的范畴。误用检
【文章分类号】：TP393.08;TP18
【稿件关键词】：支持向量机入侵检测机器学习特征选择
【参考文献】:

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【稿件标题】：SVM在入侵检测中的应用
【作者单位】：河南农业职业学院;
【发表期刊期数】：《河南农业》2014年22期
【期刊简介】：《河南农业》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，河南农业杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN41-1171/S，国际刊号：ISSN1006-950X。河南农业杂志社由河南省农业厅主管、河南省农业科学技术展览馆主办，本刊为刊。自创......更多河南农业杂志社投稿信息
【版权所有人】：马志强；魏建明；

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