【摘 要】
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提出基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法和支持向量机（Support Vector Machines,SVM）的入侵检测方法,为优化SVM性能,使用PSO的全局搜索特性寻找SVM的最优参数C
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(No.Y3100363,No.Y3100367,No.Y3090558);浙江省教育厅项目(No.Y200908868);浙江农林大学预研项目(No.2009fk59)
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提出基于粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法和支持向量机（Support Vector Machines,SVM）的入侵检测方法,为优化SVM性能,使用PSO的全局搜索特性寻找SVM的最优参数C和σ;为避免PSO算法陷入局部最优,引入变异操作,找到最优参数组合后进行基于PSO_SVM入侵检测算法的训练和检测,解决了入侵检测系统准确度难题。仿真实验表明该方法的检测率为92.8%,误报率为6.9119%,漏报率为9.7087%,对KDDCUP竞赛的最佳结果有一定程度
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