摘要：研究在入侵检测中，采用基于支持向量机（SVM）的主动学习算法，解决小样本下的机器学习问题。该文提出了基于SVM主动学习算法的系统框架及适用于入侵轾测系统的SVM主动学习算法，讨论了候选样本集的组成比例、候选样本集数量及核函数的不同参数选取对检测结果的影响。通过实验验证，基于SVM主动学习算法与传统SVM算法相比，能有效地减少学习样本数，提高检测精度。

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