I detta dokument har en hybridklassificerare med fuzzy clustering och flera neurala nätverk föreslagits. Med hjälp av den luddiga C-means algoritmen kommer träningsprover att samlas ihop och olämpliga data kommer att upptäckas och flyttas till en annan datauppsättning (Removed-Dataset) och användas på olika sätt i klassificeringsfasen. Dessutom, i den föreslagna metoden med hjälp av medlemsgrad av prover till kluster, klass av prover kommer att ändras till fuzzy klass. Således, till exempel i KDD cup99 dataset, alla prov kommer att ha 5 medlemsgrader till klasser DoS, Probe, Normal, U2R och R2L. Efteråt, neurala nätverk kommer att utbildas av nya etiketter sedan med hjälp av en kombination av regressions- och klassificeringsmetoder, hybrid klassificerare kommer att skapas. Även för att klassificera outlier data, ett fuzzy ARTMAP neural nätverk används som är en del av hybrid klassificerare. Utvärdering av den föreslagna metoden utförs av KDDCup99-dataset för intrångsdetektering och Cambridge-dataset för trafikklassificeringsproblem. Våra experimentella resultat tyder på att det föreslagna systemet har presterat bättre än de tidigare arbetena när det gäller precision, recall och f-värde även detektion och falsk larmfrekvens. Dessutom visar ROC-kurvan analys att den föreslagna hybrid klassificerare har varit bättre än de berömda icke-hybrid klassificerare.
I referens-REF har till exempel fuzzy clustering och neurala nätverk kombinerats för att separera olämpliga prover än lämpliga prover för bättre inlärning i klassificeringsprocessen.
A Novel Classification Method Using Hybridization of Fuzzy Clustering and Neural Networks for Intrusion Detection
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Modern Education and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}