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利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法 认领
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作者 耿永利 李永忠 陈兴亮 《福州大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2021年第1期15-19,共5页
针对网络入侵检测准确率低、误报率高的状况,通过理论分析与仿真实验,提出一种利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法.该算法利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力和线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成多核极限... 针对网络入侵检测准确率低、误报率高的状况,通过理论分析与仿真实验,提出一种利用粒子群优化的极限学习机入侵检测算法.该算法利用粒子群算法优化核极限学习机的核参数,采用学习能力和线性组合泛化能力强的全局性核函数,形成多核极限学习机,可以有效提高单核极限学习机分类器的性能.通过仿真实验对其性能进行了对比分析,结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 入侵检测 粒子群算法 极限学习机 机器学习
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