【摘 要】
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为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种精英选择策略粒子群算法(EPSO)优化相关向量机(RVM)的网络入侵检测模型(EPSO-RVM)。将相关向量机的参数编码成粒子,将入侵检测正确率
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为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种精英选择策略粒子群算法(EPSO)优化相关向量机(RVM)的网络入侵检测模型(EPSO-RVM)。将相关向量机的参数编码成粒子,将入侵检测正确率作为粒子群搜索的目标,通过粒子群算法对参数优化问题进行求解,并引入精英选择策略增强粒子群算法的全局搜索能力,根据最优参数建立基于RVM的入侵检测模型,采用KDD99数据集对其性能测试,结果表明,相对于对比模型,EPSO-RVM较好地解决了相关向量机参数优化难题,提高了网络入侵检测的正确率。
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