基于小波核主成分分析和差分进化优化极限学习机的入侵检测

• 作者: 慕昆 朱永胜 董燕
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 小波核主成分分析 极限学习机 差分进化
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 305-307,333
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 3583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.05.077

摘要

针对网络入侵检测，提出一种基于小波核主成分分析和差分进化极限学习机相结合的方法。首先采用核主成分分析法对原始数据进行非线性降维处理，为了进一步提高核PCA的非线性映射能力，引用小波核函数作为核PCA的核函数。然后采用极限学习机对处理后的数据进行分类识别，针对初始权值随机选择造成极限学习机性能不稳定的问题，采用差分进化算法来获得最优的初始权值。实验结果表明该算法可以有效提高入侵检测的识别率，降低误报率和漏报率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱永胜	中原工学院电子信息学院	31	101	5.0	8.0
2	董燕	中原工学院电子信息学院	22	112	5.0	9.0
3	慕昆	河南工程学院计算机学院	15	27	3.0	4.0