基于改进型SVM的生存性增强方法  

作　　者：邵子豪 宋汝鑫 王萌[1] 陈炫慧 

机构地区：[1]哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,黑龙江150025

出　　处：《网络安全技术与应用》2017年第3期61-62,共2页Network Security Technology & Application

摘　　要：本文针对SVM方法在数据预处理中无法识别错误数据的问题,先使用消错方法对生存态势数据进行预处理,去除错误数据;接着使用SVM方法实现数据的识别。实验表明,消错方法可以识别可生存系统生存态势中的错误态势数据,保证数据正确性;相较于传统的BP神经网络在分类识别准确率提升了2.03%,在不断增加的错误比重数据中,改进型SVM方法在识别准确率有很大改善,最终实现了生存性的增强。

关 键 词：可生存系统 消错方法 SVM方法 生存性 增强 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP309[自动化与计算机技术—控制科学与工程]