改进模糊聚类算法及其在入侵检测中的应用

• 作者: 宋余庆 宋顺林 朱玉全 陆虎 陈健美
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 可能隶属度 不确定性隶属度 入侵检测 检测率
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 页码范围: 589-592
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3378字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2007.04.009

摘要

针对将数据集隶属度概率和为1的条件用于模糊性事件时,影响聚类的正确率的情况,在不确定理论的基础上,研究了数据隶属度问题,提出一种新的基于隶属关系不确定的可能性改进模糊聚类算法.该算法在迭代过程中将聚类的可能隶属度与不确定性隶属度引入到目标函数中,使得样本中的元素不局限于仅属于一个聚类,与现有的聚类算法相比具有更好的聚类结果.通过在KDDCUP99数据集上实验,验证了该算法在入侵检测中的检测率为95.8%, 分别高于K-均值算法的检测率(60.4%)和FCM算法的检测率(64.6%).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋余庆	江苏大学计算机科学与通信工程学院	128	1213	20.0	29.0
2	朱玉全	江苏大学计算机科学与通信工程学院	90	959	17.0	26.0
3	宋顺林	江苏大学计算机科学与通信工程学院	83	886	16.0	25.0
4	陈健美	江苏大学计算机科学与通信工程学院	47	426	11.0	18.0
5	陆虎	江苏大学计算机科学与通信工程学院	12	102	4.0	10.0