李娜 孫樂 胡一楠 李笑 王亞南

摘 要：支持向量機(jī)是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，克服了傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法僅采用經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理的不合理性，為此，研究人員將樣本的隸屬度引入到支持向量機(jī)中，以此解決支持向量機(jī)所存在的問題。在此基礎(chǔ)上，文章通過分析研究模糊支持向量機(jī)FSVM、v型模糊支持向量機(jī)v-FSVM、模糊孿生支持向量機(jī)FTSVM，提出了v型模糊孿生支持向量機(jī)v-FTSVM；實(shí)驗(yàn)中選擇了UCI數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證了模糊型孿生支持向量機(jī)的性能。最后，將這些不同的支持向量機(jī)應(yīng)用于入侵檢測數(shù)據(jù)集，進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)：椭С窒蛄繖C(jī)的有效性。

關(guān)鍵詞：支持向量機(jī)；模糊孿生支持向量機(jī)；實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2945（2018）11-0154-04

Abstract： Support vector machine （SVM） is a kind of machine learning method based on structural risk， which overcomes the irrationality of traditional learning method based on empirical risk minimization， in order to solve the problem of support vector machine. On this basis， this paper analyzes FSVM， v-FSVM and FTSVM， puts forward v-FTSVM. The performance of fuzzy twin support vector machines is verified by choosing UCI data sets. Finally， these different support vector machines are applied to intrusion detection data sets to further test the effectiveness of fuzzy support vector machines.

Keywords： support vector machine （SVM）； fuzzy twin support vector machine； experimental data analysis

4 實(shí)驗(yàn)分析

為了檢驗(yàn)不同模糊支持向量機(jī)的性能，選擇了UCI數(shù)據(jù)庫中的7個(gè)數(shù)據(jù)集以及KDD CUP1999數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，并與傳統(tǒng)支持向量機(jī)SVM進(jìn)行了比較，實(shí)驗(yàn)中采用了五折交叉驗(yàn)證方法，計(jì)算樣本的隸屬度選擇了樣本類中心法，核函數(shù)為高斯核。根據(jù)線性核函數(shù)與高斯核函數(shù)得到的結(jié)果可以看到v-FTSVM的性能要優(yōu)于其他支持向量機(jī)。另測試時(shí)間上v-FTSVM 比v-FSVM和FSVM所用時(shí)間要少。

如圖1至圖3所示表明樣本的模糊隸屬值在分類中起到作用，可以對(duì)噪聲數(shù)據(jù)起到影響。

5 結(jié)束語

本文主要基于孿生支持向量機(jī)TWSVM思想，結(jié)合v型支持向量機(jī)v-SVM及樣本隸屬度，對(duì)v型模糊孿生支持向量機(jī)進(jìn)行了研究，提出了v型模糊孿生支持向量機(jī)v-FTSVM。實(shí)驗(yàn)中選取了UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集與入侵檢測數(shù)據(jù)的進(jìn)行，得出v-FTSVM幾乎不受噪聲的影響。

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