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改进的模糊聚类算法在入侵检测中的研究
改进的模糊聚类算法在入侵检测中的研究
作者:
孙大朋
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
入侵检测
模糊C均值算法
目标函数
粒子群优化算法
摘要:
模糊C均值聚类算法存在自身对初始化值敏感,及其目标函数是非凸的,容易陷入局部极值点而得不到最优解的问题.结合粒子群优化算法的全局快速搜索能力,改进了目标函数,提出了改进的模糊C均值聚类算法.通过理论分析及实验证明,该算法具有较好的全局最优解,有效地克服了传统模糊C聚类算法的缺点,在入侵检测中能获得满意的检测率和误报率.
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文献信息
篇名
改进的模糊聚类算法在入侵检测中的研究
来源期刊
计算机与数字工程
学科
工学
关键词
入侵检测
模糊C均值算法
目标函数
粒子群优化算法
年,卷(期)
2010,(3)
所属期刊栏目
信息与网络安全
研究方向
页码范围
88-91
页数
4页
分类号
TP393.08
字数
3755字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1672-9722.2010.03.024
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
孙大朋
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
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引文网络
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入侵检测
模糊C均值算法
目标函数
粒子群优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与数字工程
主办单位:
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-9722
CN:
42-1372/TP
开本:
大16开
出版地:
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
邮发代号:
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
总被引数(次)
47579
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