赵晖
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
- 供职机构：陕西理工大学数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西理工学院科研基金陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合邻域粗糙集与粒子群优化的网络入侵检测被引量：9
- 2013年
- 入侵检测数据往往含有大量的冗余、噪音特征及部分连续型属性,为了提高网络入侵检测的效果,利用邻域粗糙集对入侵检测数据集进行属性约简,消除冗余属性及噪声,也避免了传统粗糙集在连续型属性离散化过程中带来的信息损失;使用粒子群算法优化支持向量机的核函数参数和惩罚参数,以避免靠主观选择参数带来精度较低的风险,进一步提高入侵检测的性能。仿真实验结果表明,该算法能有效提高入侵检测的精度,具有较高的泛化性和稳定性。
- 赵晖
- 关键词：入侵检测邻域粗糙集支持向量机粒子群算法
- 基于邻域粗糙集与KNN的网络入侵检测被引量：3
- 2013年
- 入侵检测数据中存在噪音属性及部分连续型属性,并具有高维、非线性特征,为了取得更好的检测效果,首先利用邻域粗糙集对数据集进行属性约简,消除冗余属性与噪声,避免了传统粗糙集在连续型属性离散化过程中带来的信息损失;然后采用KNN算法进行异常数据的识别与检测.仿真实验结果表明,该算法能有效提升入侵检测的精度,具有较高的泛化性和稳定性.
- 赵晖
- 关键词：入侵检测属性约简邻域粗糙集K最近邻算法
