郑军
- 作品数：1 被引量：7H指数：1
- 供职机构：上饶师范学院数学与计算机科学学院更多>>
- 发文基金：江西省教育厅青年科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于EPSO-RVM的网络入侵检测模型被引量：7
- 2015年
- 为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种精英选择策略粒子群算法(EPSO)优化相关向量机(RVM)的网络入侵检测模型(EPSO-RVM)。将相关向量机的参数编码成粒子,将入侵检测正确率作为粒子群搜索的目标,通过粒子群算法对参数优化问题进行求解,并引入精英选择策略增强粒子群算法的全局搜索能力,根据最优参数建立基于RVM的入侵检测模型,采用KDD99数据集对其性能测试,结果表明,相对于对比模型,EPSO-RVM较好地解决了相关向量机参数优化难题,提高了网络入侵检测的正确率。
- 黄亮吴帅谭国律郑军
- 关键词：网络入侵相关向量机参数选择粒子群优化算法
