改进粒子群联合禁忌搜索的特征选择算法

• 作者: 兰巨龙 张震 徐萍 李玉峰 陈博 魏鹏
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 特征选择 粒子群 遗传算法 禁忌搜索
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 60-68
• 页数: 9页
• 分类号: TP393
• 字数: 6974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018287

摘要

针对入侵检测中数据特征维度高的问题,提出了改进粒子群联合禁忌搜索(IPSO-TS)的特征选择算法.采用遗传算子对粒子群算法进行了改进,得到了特征选择初始最优解;对该解进行禁忌搜索(TS)得到了特征子集的全局优化解.基于KDD CUP 99数据集的实验结果表明,相较遗传算子整合粒子群算法(CMPSO)、粒子群算法(PSO) 和粒子群联合禁忌算法,IPSO-TS减少了至少29.2％的特征,缩短了至少15％的平均检测时间,提高了至少2.96％ 的平均分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	兰巨龙		217	1088	16.0	22.0
2	张震		35	179	7.0	12.0
3	徐萍		8	24	2.0	4.0
4	李玉峰		38	226	9.0	13.0
5	陈博		7	19	3.0	4.0
6	魏鹏		3	12	1.0	3.0