【摘 要】
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针对物联网应用实时性强和资源受限的特点, 提出了一种基于改进聚类分析和智能优化特征提取的物联网入侵检测算法, 首先, 构建基于模糊聚类和特征提取的入侵检测模型, 训练阶
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针对物联网应用实时性强和资源受限的特点, 提出了一种基于改进聚类分析和智能优化特征提取的物联网入侵检测算法, 首先, 构建基于模糊聚类和特征提取的入侵检测模型, 训练阶段对样本数据进行聚类分析, 并利用特征提取算法获得每个分类最佳特征子集, 入侵检测阶段在判定测试数据最佳聚类归属的基础上, 利用该分类对应的特征子集与测试数据进行对比检测, 从而实现了物联网入侵高效率和高准确率检测, 其次, 设计最佳聚类指数并引入模糊 C均值聚类算法（FCM）中, 以实现 FCM 聚类个数自动划分, 设计基于离散混合蛙跳算
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