本文關(guān)鍵詞：基于小波核主成分分析和差分進(jìn)化優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的入侵檢測　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件》2014年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測,提出一種基于小波核主成分分析和差分進(jìn)化極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合的方法。首先采用核主成分分析法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性降維處理,為了進(jìn)一步提高核PCA的非線性映射能力,引用小波核函數(shù)作為核PCA的核函數(shù)。然后采用極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別,針對(duì)初始權(quán)值隨機(jī)選擇造成極限學(xué)習(xí)機(jī)性能不穩(wěn)定的問題,采用差分進(jìn)化算法來獲得最優(yōu)的初始權(quán)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法可以有效提高入侵檢測的識(shí)別率,降低誤報(bào)率和漏報(bào)率。
【作者單位】： 中原工學(xué)院電子信息學(xué)院;河南工程學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：河南省重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目(122102210503)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 0引言隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)的攻擊與破壞越來越頻繁,網(wǎng)絡(luò)入侵檢測已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)問題。隨著近年來人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,越來越多的學(xué)者將人工智能技術(shù)運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中[1,2]。核主成分分析KPCA(Kernel Princi-pal Component Analysis)是主成分分析和

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本文編號(hào)：1316575