K-PSO聚类算法在入侵检测中的研究

• 作者: 姚鹏 王德广 黄明
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 K-Means算法 PSO算法 K-PSO聚类算法
• 年，卷（期）: 2009,（18）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 5383-5387
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 4963字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2009.18.025

摘要

在改进的PSO算法与K均值算法基础上,提出K-PSO聚类算法.首先使用改进的PSO算法寻找最优的k个初始聚类中心点,然后利用K-Means算法找到聚类结果,最后把找到的结果输出即可.算法中待求解的向量空间中每个向量被描述为一个点,在数据集中的每个项目被描述为解空间中的一个维,整个数据集作为一个带很多点的多维空间来描述,每个点映射为一个粒子,整个数据集就是一个粒子群.实验表明,改进后的算法用于入侵检测系统中,可以提高异常检测的准确率,降低误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄明	大连交通大学软件学院	76	525	13.0	18.0
2	王德广	大连交通大学软件学院	28	160	6.0	12.0
3	姚鹏	大连交通大学软件学院	2	6	2.0	2.0