【摘 要】
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为解决组织协同进化分类算法起始状态偏低以及进化过程缓慢的问题,提出一种基于组织概念与编码问题处理相结合的聚类组织协同进化算法,算法从样本数据集数量巨大的特点出发,将聚类后的数据块定义为组织,在改进算法初始状态的同时,使之更加适合数据成分较大的入侵检测。通过KDDCUP99数据集进行仿真对比实验的结果表明,算法的入侵检测比较高,对于问题的解决方式与入侵检测系统可以实现无缝对接,算法可行有效。
【机 构】
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贵州民族学院,郑州大学西亚斯国际学院电子信息工程学院
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为解决组织协同进化分类算法起始状态偏低以及进化过程缓慢的问题,提出一种基于组织概念与编码问题处理相结合的聚类组织协同进化算法,算法从样本数据集数量巨大的特点出发,将聚类后的数据块定义为组织,在改进算法初始状态的同时,使之更加适合数据成分较大的入侵检测。通过KDDCUP99数据集进行仿真对比实验的结果表明,算法的入侵检测比较高,对于问题的解决方式与入侵检测系统可以实现无缝对接,算法可行有效。
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