10.3969/j.issn.1000-3428.2007.04.043
一种用于网络入侵检测的杂交聚类算法研究
针对K均值聚类算法在全局优化中的不足,提出了基于粒子群的K均值(PSO-KM)聚类算法.粒子群优化算法作为一种基于群智能方法的演化计算技术,有很好的全局搜索能力.通过理论分析及实验证明,该算法有较好的全局收敛性,能有效地克服传统的K均值算法易陷入局部极小值的缺点.对KDD-99数据集的仿真实验结果表明,该算法在入侵检测中能获得令人满意的检测率和误检率.
粒子群优化、K均值算法、全局优化、入侵检测
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TP393.08(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金60373075
2007-04-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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125-127