10.3969/j.issn.2095-2783.2017.02.006
基于KSOM-PSO算法的无线传感器网络入侵检测研究
针对无线传感器网络中的入侵检测机制对拒绝服务(denial of service,DoS)攻击检测精度不高的问题,提出了基于核自组织映射(kernel self-organizing map,KSOM)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)聚类算法融合的KSOM-PSO神经网络算法作为无线传感器网络的检测机制.首先在传统SOM算法中引进核函数进行聚类;其次使用SOM聚类获得的获胜神经元权值对PSO粒子的初始位置初始化;最后在PSO算法中将传统的线性减小权值的方法改为非线性减小权值的方法,以提高PSO算法的全局搜索效率和局部搜索精度.实验结果表明,KSOM-PSO与传统的PSO聚类算法和SOM算法比较,检测精度有较大的提高,且收敛速度更快.
无线传感器网络、入侵检测机制、检测精度、核自组织映射、粒子群优化聚类算法
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TP393(计算技术、计算机技术)
新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目2014211B008
2017-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
148-153
