基于熵重要测度权重粗糙集的阿尔法多层凝聚入侵分类

• 作者: 曾庆怀 王兴柱 颜君彪
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 熵 重要测度 权重 粗糙集 多层凝聚 入侵检测
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 320-323,333
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 3763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.03.075

摘要

针对入侵检测数据量大，而文献[1]提出的α核心集的多层凝聚算法计算复杂度过高，影响实际应用的问题，提出一种基于熵重要测度权重粗糙集的α核心集多层凝聚入侵分类算法。首先，基于熵重要测度权重方法利用粗糙集对入侵检测数据进行预处理和属性约简，降低数据维数防止算法陷入“维数陷阱”；其次，用熵重要测度权重距离代替阿尔法多层凝聚算法的欧式距离计算个体相似度，并实现粗糙集输出数据与阿尔法多层凝聚算法的有效对接。通过实验表明，基于熵重要测度权重粗糙集的α核心集多层凝聚入侵分类算法能够更加有效对 KDD CUP 99标准数据库进行检测分类。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王兴柱	湖南文理学院芙蓉学院	35	97	6.0	8.0
2	曾庆怀	湖南文理学院现代教育技术中心	8	13	2.0	3.0
3	颜君彪	湖南文理学院芙蓉学院	27	111	6.0	10.0