چکیده
در یک دسته بندی SVM (ماشین بردار پشتیبان) افزایشی، داده های با بردارهای غیر پشتیبان عنوان بندی می-شوند( لیبل گذاری) که توسط دسته قبلی به عنوان داده های تمرینی در دسته بعدی همراه با داده های تایید شده توسط شرط KarusheKuhneTucker (شرایط کان تاکر) مورد استفاده قرار گرفته می شوند. این مقاله استراتژی نیمه تقسیم بندی انتخاب و حفظ بردارهای غیرپشتیبان از افزایش فعلی دسته بندی- که به عنوان بردارهای پشتیبان مناسب نامگذاری شدند(CSV)- را پیشنهاد می دهد که به احتمال زیاد به بردارهای پشتیبان در توسعه دسته بعدی تبدیل می شوند. همچنین این کار تحقیقاتی الگوریتمی را طراحی می کند که به عنوان بردار پشتیبان مناسب نامگذاری می شود که براساس الگوریتم SVM (CSV-ISVM) افزایشی می باشد به طوریکه استراتژی پیشنهادی را پیاده سازی می کند و کل فرایند دسته بندی SVM افزایشی تحقق می بخشد. این کار نیز تغییراتی را برای روش حلقه متمرکز پیشنهاد شده قبلی و استراتژی دسته معکوس پیشنهاد می دهد. عملکرد روش پیشنهادی با آزمایشات و همچنین مقایسه آن با تکنیکهای SVM دیگر ارزیابی می شود. نتایج تجربی و تحلیل عملکرد نشان می دهند که برای کشف نفوذ شبکه در زمان واقعی الگوریتم پیشنهادی CSV-ISVM از دسته بندی-های کلی ISVM بهتر می باشد.
