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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
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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 1 9 1.0 1.0
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模糊C均值算法
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计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
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