【摘 要】
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针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)算法应用于入侵检测中存在参数选取的问题,文章提出了一种改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)和SV
【基金项目】
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广东省教育厅青年创新人才类资助项目(自然科学)(2017GkQNCX116,2017GkQNCX119),东莞职业技术学院示范建设专项资金资助项目(政201819),广东省大学生“攀登计划”专项资金资助项目(pdjh2019b0900).
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针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)算法应用于入侵检测中存在参数选取的问题,文章提出了一种改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)和SVM相融合的网络入侵检测方法,即IPSO-SVM。将SVM的惩罚参数 C和核函数参数σ作为粒子群的粒子,以 K 倍交叉验证的准确率作为目标函数,通过粒子间的相互协作得到最优的SVM参数,利用KDD Cup 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO-SVM算
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