基于混合CaffishPSO-LSSVM特征选择的入侵检测

• 作者: 唐志煦 王卫平
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 粒子群算法 最小二乘支持向量机 入侵检测
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 85-89
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3527字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2012.01.020

摘要

入侵检测系统面临的主要问题是计算量大,特征选择被引入解决这一问题.针对现有方法的缺点,利用改进的粒子群算法来搜索最优特征子集,提出了一种基于混合CatfishPSO和最小二乘支持向量机的特征选择方法,利用混合的CatfishBPSO和CatfishPSO选择特征子集并同步对LSSVM的参数进行优化,最后建立了一个基于该特征选择方法的入侵检测模型.在KDD Cup 99数据集上进行的实验结果表明该模型的检测性能较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王卫平	中国科学技术大学管理学院	81	1386	21.0	33.0
2	唐志煦	中国科学技术大学管理学院	1	0	0.0	0.0