典型文献
改进灰狼算法优化支持向量机的入侵检测研究
文献摘要：
针对支持向量机参数设置不当导致入侵检测分类性能不佳的问题,提出一种改进灰狼算法优化支持向量机(IGWO-SVM)的入侵检测模型.首先,针对入侵检测数据维度较高的问题,利用降噪自编码器(DAE)对高维数据进行特征提取,获得低维特征;然后,用随机动态调整收敛因子的灰狼算法寻找支持向量机的最优参数,构建IGWO-SVM的分类模型;最后,将提取到的低维特征输入到IGWO-SVM分类模型中进行入侵检测分类.实验结果表明:IGWO-SVM模型不仅能够避免灰狼算法陷入局部最优,而且能够提高入侵检测分类性能.
文献关键词：
网络入侵检测;IGWO-SVM;数据降维;随机调整收敛因子
中图分类号：
作者姓名：
欧元芳;缪祥华
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室
文献出处：
引用格式：
[1]欧元芳;缪祥华-.改进灰狼算法优化支持向量机的入侵检测研究)[J].化工自动化及仪表,2022(02):219-226
A类：
随机调整收敛因子
B类：
改进灰狼算法,算法优化,优化支持向量机,参数设置,检测分类,分类性能,IGWO,入侵检测模型,检测数据,数据维度,降噪自编码器,DAE,高维数据,低维特征,最优参数,分类模型,取到,局部最优,网络入侵检测,数据降维
AB值：
0.231414
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