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针对核极限学习机的网络入侵检测结果易受正则化系数C和核参数g的影响,提出了一种灰狼算法优化KELM的网络入侵检测算法,提高KELM的网络入侵检测效果。实验结果表明,在检测率和误判率指标上,GWO_KELM算法的网络入侵检测率平均高达97.35%,优于其他算法。
基于灰狼算法优化核极限学习机的网络入侵检测研究
【摘 要】
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针对核极限学习机的网络入侵检测结果易受正则化系数C和核参数g的影响,提出了一种灰狼算法优化KELM的网络入侵检测算法,提高KELM的网络入侵检测效果。实验结果表明,在检测率
【机 构】
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黑龙江中医药大学医学信息工程学院
【出 处】
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微型电脑应用
【发表日期】
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2019年3期
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