本文關(guān)鍵詞：雜草算法優(yōu)化支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)

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【摘要】：為了解決支持向量機(jī)(優(yōu)化SVM)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中的參數(shù)優(yōu)化問題,以提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)性能,提出一種入侵雜草(IWO)算法SVM的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型(IWO-SVM)。首先將SVM參數(shù)編碼為入侵雜草,以檢測(cè)率作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),然后通過模擬雜草入侵種子的生長過程找到最SVM的最優(yōu)參數(shù),從而最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型,后在采用KDD99數(shù)據(jù)集性能測(cè)試。結(jié)果表明IWO-SVM是一種檢測(cè)檢測(cè)率高、速度快的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型。
【作者單位】： 江蘇食品藥品職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)入侵 入侵雜草算法 支持向量機(jī) 粒子群優(yōu)化算法 參數(shù)優(yōu)化
【分類號(hào)】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 摘要:為了解決支持向量機(jī)(SVM)在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中的參數(shù)優(yōu)化問題,以提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)性能,提出一種入侵雜草(IWO)算法優(yōu)化SVM的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型(IWO-SVM)。首先將SVM參數(shù)編碼為入侵雜草,以檢測(cè)率作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),然后通過模擬雜草入侵種子的生長過程找到SVM的最優(yōu)參數(shù),從而最，

本文編號(hào)：724925