论文部分内容阅读
为了克服模糊C均值（FCM）算法对初始化极为敏感且容易陷入局部最优的缺点,将遗传算法和改进的模糊C均值聚类算法相结合,并且以检测率和误检测率作为入侵检测算法性能评价的指标,对FCM、改进的FCM和基于遗传的改进FCM三种聚类算法的入侵检测性能进行仿真分析.结果表明：基于遗传的改进FCM算法（GIFCM）,检测率有所提高,而误检测率有所下降.该算法应用于异常入侵检测是可行而有效的.