改进布谷鸟算法优化极限学习机的网络入侵检测

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为了保证网络的安全,针对极限学习机在网络入侵检测过程中参数优化的难题,提出一种改进布谷鸟搜索算法优化极限学习机的网络入侵检测模型。首先将极限学习机参数编码为布谷鸟巢位置,并以网络入侵检测正确率作为ELM参数优化目标,然后通过模拟布谷鸟繁育行为找到极限学习机的最优参数,建立网络入侵检测分类器,最后在Matlab 2012平台上采用KDD99数据集进行仿真实验。结果表明,MCS-ELM提高了网络入侵检测正确率,可以满足网络入侵检测在线检测要求。
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