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针对网络入侵数据具有高维度、数据量大的特点,引入混沌算子完成标准猴群算法的初始化操作,接着利用优化后的猴群算法对LSSVM的核函数系数以及函数的调节系数进行优化,构建一个CMA-LSSVM入侵检测模型。仿真实验结果表明,该模型对网络入侵数据具有较好的泛化能力和较高的检测精度,效果良好。
基于混沌猴群优化的LSSVM网络入侵检测模型建构
【摘 要】
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针对网络入侵数据具有高维度、数据量大的特点,引入混沌算子完成标准猴群算法的初始化操作,接着利用优化后的猴群算法对LSSVM的核函数系数以及函数的调节系数进行优化,构建一
【机 构】
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柳州职业技术学院
【出 处】
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柳州职业技术学院学报
【发表日期】
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2021年1期
【基金项目】
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柳州职业技术学院科研项目(2017KA05)
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