PSO-based K-means算法及其在网络入侵检测中的应用

发布时间：2018-05-16 14:08

  本文选题：入侵检测 + PSO　； 参考：《计算机科学》2013年11期

【摘要】：PSO算法是一种基于群体智能的群优化和群搜索算法,效率高、收敛快。提出将其与K-means算法结合,用于网络入侵检测。实验表明,PSO-based K-means算法克服了K-means算法对初始聚类中心、孤立点和噪声敏感且易陷入局部最优解的缺点,收敛速度快,检测准确率较高。
[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.
【作者单位】： 南京审计学院计算机系;江苏博智软件科技有限公司;
【基金】：国家发改委发改办[2012]3179号下一代互联网络扫描与补丁管理系统产业化项目基金资助
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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