基于lisomap的相关向量机入侵检测模型

？针对现有入侵检测模型分类检测精度低、误报率高的问题,提出一种基于地标等距映射(lisomap)的相关向量机(rvm)入侵检测分类模型。首先采用lisomap对训练样本中的数据进行非线性降维,结合深度优先搜索(dfs)参数优化的rvm进行分类检测。结果表明,该模型与基于主成分分析(pca)法的支持向量机(svm)、基于lisomap的svm模型相比,在保证一定检测率的情况下,误报率有了明显下降。