湖南省自然科学基金(06JJ5106)
- 作品数:2 被引量:17H指数:2
- 相关作者:宋凌李孝源李枚毅更多>>
- 相关机构:湘潭大学更多>>
- 发文基金:湖南省教育厅科研基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的半监督入侵检测算法被引量:8
- 2008年
- 针对无监督学习的入侵检测算法准确度不高、监督学习的入侵检测算法训练样本难以获取的问题,提出了一种粒子群改进的K均值半监督入侵检测算法,利用少量的标记数据生成正确样本模型来指导大量的未标记数据聚类,对聚类后仍未能标记的数据采用粒群优化的K均值聚类,有效提高分类器的分类准确性,并实现了对新类型攻击的检测。实验结果表明,算法的整体检测效果明显优于基于无监督学习和监督学习的检测算法。
- 宋凌李枚毅李孝源
- 关键词:半监督聚类入侵检测粒群优化K均值
- 基于粒群优化的K均值算法及其应用被引量:9
- 2008年
- 针对K均值聚类算法依赖于初始值的选择,且容易收敛于局部极值的缺点,提出一种基于粒群优化的K均值算法。利用粒群优化指导K均值算法的初始值选择,使其容易收敛到全局极值。将该算法应用到入侵检测中,实验结果表明该算法聚类效果好、收敛快、容易实现。
- 宋凌李枚毅李孝源
- 关键词:粒群优化入侵检测K均值