陕西理工学院科研基金(SLGKY11-08)
- 作品数：2 被引量：13H指数：2
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- 基于聚类集成的网络入侵检测算法被引量：4
- 2012年
- 为了进一步提高网络入侵检测的效果,提出一种基于聚类集成的入侵检测算法。首先利用Bagging算法从训练集中生成多个训练子集。然后调用模糊C均值聚类算法训练并生产多个基本聚类器。然后利用信息论构造适应度函数。采用粒子群算法从上述聚类集体中获得一个具有最优性能的集成聚类器。仿真实验结果表明,该算法能有效的提高入侵检测的精度,具有较高的泛化性和和稳定性。
- 赵晖
- 关键词：入侵检测聚类集成BAGGING模糊C均值粒子群算法
- 融合邻域粗糙集与粒子群优化的网络入侵检测被引量：9
- 2013年
- 入侵检测数据往往含有大量的冗余、噪音特征及部分连续型属性,为了提高网络入侵检测的效果,利用邻域粗糙集对入侵检测数据集进行属性约简,消除冗余属性及噪声,也避免了传统粗糙集在连续型属性离散化过程中带来的信息损失;使用粒子群算法优化支持向量机的核函数参数和惩罚参数,以避免靠主观选择参数带来精度较低的风险,进一步提高入侵检测的性能。仿真实验结果表明,该算法能有效提高入侵检测的精度,具有较高的泛化性和稳定性。
- 赵晖
- 关键词：入侵检测邻域粗糙集支持向量机粒子群算法
