薛潇
- 作品数：3 被引量：15H指数：3
- 供职机构：江南大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：高等学校科技创新工程重大项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 结合SVM的交互式遗传算法在入侵检测中的应用被引量：4
- 2010年
- 针对入侵检测中存在样本少、特征多、难于将实际经验与现有算法有机结合的问题,将交互式遗传算法应用到入侵检测技术中,并结合SVM的特点,设计出改进后的分类识别算法。实验证明,将SVM与交互式遗传算法相结合应用于入侵检测领域中,算法有效、可行,而且能获得很好的检测率。
- 阚媛刘以安薛潇魏敏
- 关键词：交互式遗传算法支持向量机入侵检测
- 一种入侵检测的分类方法研究被引量：7
- 2010年
- 针对传统的入侵检测算法精度低,结果稳定性差的问题,提出了一种基于构造性核函数覆盖聚类和最大化最小概率机器回归方法的入侵检测算法。首先,利用核函数覆盖将原空间的待分类样本映射到一个高维的特征空间中,使得样本变得线性可分;然后通过控制错分率实现分类的最大化,并利用最大最小概率机的高维映射泛化特性,实现了不同核函数下的数据多维分类问题。实验结果证明,该算法具有分类准确率高、稳定性好的特点。
- 薛潇刘以安魏敏
- 关键词：入侵检测
- 基于FCM-GRNN聚类的入侵检测算法研究被引量：4
- 2010年
- 在研究网络安全问题中,针对传统的模糊C均值聚类算法(FCM)在海量的入侵检测数据中容易陷入局部最小值,运行效率低下以及结果稳定性差的缺点,提出了一种FCM和广义回归网络(GRNN)相结合的入侵检测算法。根据GRNN的高速全局寻优特点,利用FCM将原空间的待分类样本进行聚类,利用距离FCM聚类中心最近的样本点训练GRNN模型并更新中心点,直至得到稳定的聚类中心。为解决传统的FCM在入侵检测中结果稳定性差和收敛性差,检测精度低的问题。经仿真实验结果证明,结合的方法有效的克服上述缺点,提高了数据的检测率和稳定性。
- 薛潇刘以安阚媛魏敏
- 关键词：入侵检测神经网络广义回归神经网络
