基于粒子群模糊C-均值聚类在入侵检测中的应用

• 作者: 刘光明 安德智 章恒
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化算法 模糊C-均值聚类算法 入侵检测
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 96-98
• 分类号: TP273+.4
• 字数: 4219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9227.2011.02.037

摘要

在模糊C-均值(FCM)聚类算法基础上,提出一种将粒子群优化算法与FCM聚类算法相结合产生基于粒子群的C均值算法(PSO-FCM均值算法).用KDDcup99数据集进行比较FCM算法和PSO-FCM算法检测性能.试验结果表明,PSO-FCM算法能够避免FCM算法固有的缺点,检测率提高和漏报率、误报率下降,并且有较高的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安德智	甘肃政法学院计算机科学学院	27	158	8.0	11.0
2	刘光明		23	80	4.0	7.0
3	章恒		12	50	3.0	7.0