粒子群模糊聚类算法在入侵检测中的研究

• 作者: 李锋
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值聚类算法 粒子群算法 模糊聚类 入侵检测
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 安 全 与 防 范
• 页码范围: 138-141
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3373字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2014.12.032

摘要

目前模糊C均值聚类算法广泛应用于入侵检测算法中，但是存在聚类数目难以确定，目标函数的局部极小点使得算法容易陷入局部最优的现象，影响入侵检测的准确率。鉴于此，文中提出一种基于粒子群算法的模糊聚类算法，引入PSO全局搜索能力和粒子翻转变异操作，避免传统C均值聚类算法对孤立点敏感，容易陷入局部最优，过早收敛的问题。最后通过实验结果表明，新算法检测率明显优于C均值聚类算法，能很好地应用于目前入侵检测系统之中。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锋		40	73	5.0	6.0