【摘 要】
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针对蚁群聚类(ACC)算法在入侵检测系统数据中训练时间较长,参数选择不佳的情况,提出将支持向量机(SVM)与ACC相结合的优化算法。该算法对其中的特定对象聚类,对关键参数进行选择,减少
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2017A761);安徽省质量工程项目(2017mooc034);安徽省高校教学研究项目(2016jyxm0122);安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2016438)
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针对蚁群聚类(ACC)算法在入侵检测系统数据中训练时间较长,参数选择不佳的情况,提出将支持向量机(SVM)与ACC相结合的优化算法。该算法对其中的特定对象聚类,对关键参数进行选择,减少学习训练的时间,加快学习训练速度。实验结果表明,该算法大幅提高入侵检测的精准率,降低入侵检测的误报率和漏报率,大大提升入侵检测的性能,对实时入侵检测环境有一定的借鉴和应用价值。
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