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摘要:
针对模糊C-均值聚类法因对初始聚类中心敏感且容易陷入局部极小值而导致无法在网络入侵检测中获得精确分类结果的问题,提出了基于萤火虫群优化(GSO:Glowworm Swarm Optimization)算法的网络入侵检测方法.采用标记样本得到初始聚类中心,运用萤火虫群优化实现对聚类中心的优化.结果显示该方法有效.
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文献信息
篇名 基于萤火虫群算法的网络入侵优化检测算法
来源期刊 吉林大学学报(信息科学版) 学科 工学
关键词 萤火虫群优化算法 网络入侵 模糊C-均值聚类 半监督
年,卷(期) 2015,(3) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 338-343
页数 6页 分类号 TP301
字数 4558字 语种 中文
DOI
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 于雪晶 长春工业大学信息传播工程学院 10 35 2.0 5.0
2 魏卓 长春工程学院计算机技术与工程学院 13 39 3.0 6.0
3 周丽娟 长春工业大学信息传播工程学院 14 54 5.0 7.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (27)
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研究主题发展历程
节点文献
萤火虫群优化算法
网络入侵
模糊C-均值聚类
半监督
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
吉林大学学报(信息科学版)
双月刊
1671-5896
22-1344/TN
大16开
长春市南湖大路5372号
1983
chi
出版文献量(篇)
2333
总下载数(次)
2
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16807
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