10.3969/j.issn.1000-3932.2022.02.017
改进灰狼算法优化支持向量机的入侵检测研究
针对支持向量机参数设置不当导致入侵检测分类性能不佳的问题,提出一种改进灰狼算法优化支持向量机(IGWO-SVM)的入侵检测模型.首先,针对入侵检测数据维度较高的问题,利用降噪自编码器(DAE)对高维数据进行特征提取,获得低维特征;然后,用随机动态调整收敛因子的灰狼算法寻找支持向量机的最优参数,构建IGWO-SVM的分类模型;最后,将提取到的低维特征输入到IGWO-SVM分类模型中进行入侵检测分类.实验结果表明:IGWO-SVM模型不仅能够避免灰狼算法陷入局部最优,而且能够提高入侵检测分类性能.
网络入侵检测、IGWO-SVM、数据降维、随机调整收敛因子
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TP393.08(计算技术、计算机技术)
教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目
2022-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
219-226
