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基于SVM-ACO优化算法的入侵检测研究

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摘要支持向量机（SVM）参数的优化一直是业界入侵检测领域研究的一个热点,对于此问题,可以将蚁群与交叉验证算法结合起来,对SVM参数进行优化。通过蚁群之间的信息资源的共享,可以非常有效地搜寻SVM的最优参数,运用该参数来确定蚁群的搜索空间,通过蚁群算法的全局寻优的特点得到最优解。实验结果表明,该算法不仅减少了入侵检测所需的时间,减少了误报率,而且还大幅提高了入侵检测的精准率。

DOI 54yw0yw1j0/1853128

作者潘晓君

机构地区不详

出处《新余学院学报》 2018年3期

关键词 SVM 蚁群算法入侵检测

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2018年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）