本文選題：入侵檢測 + PSO��； 參考：《計算機科學》2013年11期

【摘要】：PSO算法是一種基于群體智能的群優(yōu)化和群搜索算法,效率高、收斂快。提出將其與K-means算法結合,用于網絡入侵檢測。實驗表明,PSO-based K-means算法克服了K-means算法對初始聚類中心、孤立點和噪聲敏感且易陷入局部最優(yōu)解的缺點,收斂速度快,檢測準確率較高。
[Abstract]:PSO algorithm is a swarm optimization and group search algorithm based on swarm intelligence, which has high efficiency and fast convergence. It is proposed to combine it with K-means algorithm for network intrusion detection. Experiments show that the PSO-based K-means algorithm overcomes the disadvantages of K-means algorithm which is sensitive to the initial clustering center, isolated points and noise, and easily fall into the local optimal solution, and has the advantages of fast convergence and high detection accuracy.
【作者單位】： 南京審計學院計算機系;江蘇博智軟件科技有限公司;
【基金】：國家發(fā)改委發(fā)改辦[2012]3179號下一代互聯(lián)網絡掃描與補丁管理系統(tǒng)產業(yè)化項目基金資助
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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