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鉴于核极限学习机的网络入侵检测结果易受正则化系数C和核参数g的影响,本文选择网络入侵检测的准确率为适应度,通过云模型BBO算法优化正则化系数C和核参数g,实现网络入侵的自适应检测,从而确立一种云模型BBO算法优化KELM的网络入侵检测算法。结果表明,该算法能够实现网络入侵的高精度检测。
基于云模型BBO算法优化KELM的网络入侵检测
【摘 要】
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鉴于核极限学习机的网络入侵检测结果易受正则化系数C和核参数g的影响,本文选择网络入侵检测的准确率为适应度,通过云模型BBO算法优化正则化系数C和核参数g,实现网络入侵的自
【机 构】
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厦门海洋职业技术学院信息技术系
【出 处】
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山东农业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年05期
【基金项目】
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福建省教育厅基金项目(JA14403)
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