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采用自适应gha神经网络的分类器设计: 收藏
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引用; 《电子科技大学学报》2007年第6期36卷 1241-1244页; 作者：刘贵松王晓彬电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054; 介绍了一种自适应逼近数据实质维的gha神经网络学习算法。基于主元子空间分解的思想,给出了基于该算法的分类器刻画方法,对其中的刻画参数给出了详细的界定。该分类器采用监督学习机制进行训练,可以自动学习输入的主元特征子空间维数。...; 介绍了一种自适应逼近数据实质维的gha神经网络学习算法。基于主元子空间分解的思想,给出了基于该算法的分类器刻画方法,对其中的刻画参数给出了详细的界定。该分类器采用监督学习机制进行训练,可以自动学习输入的主元特征子空间维数。在入侵检测领域,利用KDD CUP 1999数据集对该方法进行了仿真。采用正常连接数据训练gha异常检测分类器,利用拒绝服务攻击数据进行了误用检测训练。并将测试结果与其他入侵检测方法进行了比较。; 来源：详细信息评论

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