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摘要:
在对基于异常的入侵检测进行训练时,缺少一个实时有效的训练集,提出了一种融合自控粒子群和免疫进化的入侵数据分类方法,对网络数据进行聚类分析,生成可靠的训练数据。粒子群模糊C均值聚类算法需要提前确定聚类数目,这在网络数据分析处理中是很难把握的,引入自控粒子群的方法根据迭代演算情况自动调节不同聚类数目的粒子群规模,使数据最后聚合在一个数目最优的聚类集中,同时为了克服陷入局部最优的问题,引入免疫进化机制,使部分粒子在当前最优指导下进行合理变异和替换,跳出局部最优解。
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基于自控粒子群优化的入侵数据分析
粒子群优化
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自控
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文献信息
篇名 融合自控粒子群和免疫进化的入侵数据分类
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 粒子群优化 模糊聚类 入侵检测 免疫
年,卷(期) 2013,(14) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 101-104
页数 4页 分类号 TP309
字数 4486字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1202-0441
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 王震洲 河北科技大学信息学院 62 411 12.0 16.0
2 刘教民 燕山大学信息科学与工程学院 33 323 10.0 16.0
6 王雷 石家庄理工职业学院计算机系 9 9 2.0 2.0
7 李勇征 燕山大学信息科学与工程学院 5 7 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
粒子群优化
模糊聚类
入侵检测
免疫
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
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