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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开的属于信息科学技术领域，具体为一种基于线性支持向量分类器与小批量K均值的无监督入侵检测模型，包括如下步骤：对数据包抓取；对数据包解析，以获得每个数据包的各种重要信息；利用线性支持向量分类器进行特征选择；获取最优特征，传入自动编码器；利用自动编码器计算获取重建误差；利用重建误差更新模型参数；利用自动编码器计算新旧数据的均方根误差；本发明相较于传统的K均值，小批量K均值将数据集划分成小批量，每次迭代仅使用部分数据来更新聚类中心。这种方法可以降低每次迭代的计算量，尤其适用于大型数据集，加快了算法的收敛速度。
主权项：1.一种基于线性支持向量分类器与小批量K均值的无监督入侵检测模型，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：对数据包抓取；步骤二：对数据包解析，以获得每个数据包的各种重要信息；步骤三：利用线性支持向量分类器进行特征选择；步骤四：获取最优特征，传入自动编码器；步骤五：利用自动编码器计算获取重建误差；步骤六：利用重建误差更新模型参数；步骤七：利用自动编码器计算新旧数据的均方根误差；步骤八：根据均方根误差获得异常值，并利用MiniBatchK-means聚类算法对均方根误差输出进行聚类分析，以实现利用小批量K均值进行聚类分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于线性支持向量分类器与小批量K均值的无监督入侵检测模型
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