基于混合CaffishPSO-LSSVM特征选择的入侵检测

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kuyedie222

【摘要】

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入侵检测系统面临的主要问题是计算量大,特征选择被引入解决这一问题.针对现有方法的缺点,利用改进的粒子群算法来搜索最优特征子集,提出了一种基于混合CatfishPSO和最小二乘

【作者】

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王卫平唐志煦

【机构】

：

中国科学技术大学管理学院,合肥,230026

【出处】

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计算机系统应用

【发表日期】

：

2012年1期

【关键词】

：

特征选择粒子群算法最小二乘支持向量机入侵检测

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入侵检测系统面临的主要问题是计算量大,特征选择被引入解决这一问题.针对现有方法的缺点,利用改进的粒子群算法来搜索最优特征子集,提出了一种基于混合CatfishPSO和最小二乘支持向量机的特征选择方法,利用混合的CatfishBPSO和CatfishPSO选择特征子集并同步对LSSVM的参数进行优化,最后建立了一个基于该特征选择方法的入侵检测模型.在KDD Cup 99数据集上进行的实验结果表明该模型的检测性能较高.

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