【摘 要】
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针对防火墙数据量大、人工配置效率低下的问题,提出一种改进的蜉蝣算法(IMA)来优化支持向量机(SVM)防火墙配置模型中的参数.改进的蜉蝣算法首先引入改进的Tent混沌映射来对蜉蝣种群进行初始化,其次在蜉蝣群体中引入遗传算法中的变异策略.将IMA运用于SVM防火墙配置模型参数寻优,通过对防火墙数据进行训练测试,结果表明,IMA的寻优性能较好,检测速度较快.
【机 构】
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昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南 昆明650500
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针对防火墙数据量大、人工配置效率低下的问题,提出一种改进的蜉蝣算法(IMA)来优化支持向量机(SVM)防火墙配置模型中的参数.改进的蜉蝣算法首先引入改进的Tent混沌映射来对蜉蝣种群进行初始化,其次在蜉蝣群体中引入遗传算法中的变异策略.将IMA运用于SVM防火墙配置模型参数寻优,通过对防火墙数据进行训练测试,结果表明,IMA的寻优性能较好,检测速度较快.
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