杂草算法优化支持向量机的网络入侵检测

发布时间：2017-08-23 12:05

  本文关键词：杂草算法优化支持向量机的网络入侵检测

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【摘要】：为了解决支持向量机(优化SVM)在网络入侵检测中的参数优化问题,以提高网络入侵检测性能,提出一种入侵杂草(IWO)算法SVM的网络入侵检测模型(IWO-SVM)。首先将SVM参数编码为入侵杂草,以检测率作为优化目标函数,然后通过模拟杂草入侵种子的生长过程找到最SVM的最优参数,从而最优网络入侵检测模型,后在采用KDD99数据集性能测试。结果表明IWO-SVM是一种检测检测率高、速度快的网络入侵检测模型。
【作者单位】： 江苏食品药品职业技术学院;
【关键词】： 网络入侵 入侵杂草算法 支持向量机 粒子群优化算法 参数优化
【分类号】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 摘要:为了解决支持向量机(SVM)在网络入侵检测中的参数优化问题,以提高网络入侵检测性能,提出一种入侵杂草(IWO)算法优化SVM的网络入侵检测模型(IWO-SVM)。首先将SVM参数编码为入侵杂草,以检测率作为优化目标函数,然后通过模拟杂草入侵种子的生长过程找到SVM的最优参数,从而最，

本文编号：724925