【摘要】：AKO-RVM算法不僅具有高分類精度的特點,相對于RVM算法其在一定程度上降低了性能對初始參數的依賴性,在入侵檢測網絡安全的方法研究中優(yōu)于經典RVM算法。然而AKO-RVM樣本訓練與分類用時較長,為此提出一種基于概率的主輔式并行粒子群AKO-RVM方法,即將訓練樣本進行分組,先采用并行主輔式粒子群算法確定AKO-RVM核寬參數并進行優(yōu)化,進而構造RVM分類模型,繼而采用一對一分類方法應用于多類檢測中。入侵實驗結果表明,所提出方法在具有高精度與性能、低依賴性等特點的同時,較大程度上降低了訓練所需迭代次數與檢測時間。
[Abstract]:AKO-RVM algorithm not only has the characteristics of high classification accuracy, but also reduces the dependence of performance on initial parameters to some extent compared with RVM algorithm, and is superior to the classical RVM algorithm in the research of intrusion detection network security methods. However, the training and classification of AKO-RVM samples take a long time. In this paper, a probability-based parallel particle swarm optimization (AKO-RVM) method is proposed, in which the training samples are grouped, and the kernel width parameters of AKO-RVM are determined and optimized by using parallel master-auxiliary particle swarm optimization (PSO) algorithm. Then RVM classification model is constructed, and then one-to-one classification method is applied to multi-class detection. The results of intrusion experiments show that the proposed method not only has the characteristics of high accuracy, low dependence and so on, but also reduces the number of iterations and detection time required for training to a large extent.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學計算機科學與技術學院;
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2253909