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在入侵检测系统中应用支持向量机算法，能使入侵检测系统在小样本的条件下具有良好的推广能力，但是对大数据集来说，支持向量机的时空耗费非常大。本文采用集成向量机的方法，其主要思想是利用多个分类器来解决同一个问题，目的是更有效地提高学习系统的泛化能力。实验表明，支持向量机集成对入侵检测数据有比单个支持向量机更好的检测准确率和较低的误检率。