论文部分内容阅读
基于支持向量机(support vector machine,SVM)的网络入侵检测模型泛化能力与其参数选取密切相关,因此SVM参数优化是一个难题。为进一步提高网络入侵检测率,提出一种改进蚁群优化SVM参数算法(modified ant colony optimization algorithm-support vector machine,MACO-SVM)的网络入侵检测模型。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,将网络入侵检测率做为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优