基于小波核主成分分析和差分进化优化极限学习机的入侵检测

发布时间：2017-12-21 17:38

  本文关键词：基于小波核主成分分析和差分进化优化极限学习机的入侵检测　出处：《计算机应用与软件》2014年05期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对网络入侵检测,提出一种基于小波核主成分分析和差分进化极限学习机相结合的方法。首先采用核主成分分析法对原始数据进行非线性降维处理,为了进一步提高核PCA的非线性映射能力,引用小波核函数作为核PCA的核函数。然后采用极限学习机对处理后的数据进行分类识别,针对初始权值随机选择造成极限学习机性能不稳定的问题,采用差分进化算法来获得最优的初始权值。实验结果表明该算法可以有效提高入侵检测的识别率,降低误报率和漏报率。
【作者单位】： 中原工学院电子信息学院;河南工程学院计算机学院;
【基金】：河南省重点科技攻关项目(122102210503)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言随着计算机网络的高速发展,针对网络的攻击与破坏越来越频繁,网络入侵检测已经成为研究的热点问题。随着近年来人工智能技术的快速发展,越来越多的学者将人工智能技术运用到网络入侵检测中[1,2]。核主成分分析KPCA(Kernel Princi-pal Component Analysis)是主成分分析和

【参考文献】

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本文编号：1316575