【摘 要】
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针对网络入侵系统将面临检测精准度低、错报率高等问题限制,本文提出一种粒子群(PSO)优化的极限学习机(ELM)入侵检测算法(PSO-ELM),以提升入侵检测平台的有效性和安全性。ELM的内部功率参数(权重和基础)无序生成,是算法不稳定的诱因,利用PSO优化ELM的模型参数选择可以改善算法性能。最后在NSLKDD数据集上进行仿真实验。实验结果表明,PSO-ELM算法在测试精度方面优于基本ELM算法,验证了该算法的有效性。
【基金项目】
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贵州省科技厅科技计划项目(黔科合基础2017[1207]),贵州省教育厅工程研究中心项目(黔教合KY字[2016]018),贵州省大学生创新创业训练计划项目(No.202010664005、No.S202010664001)资助。
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针对网络入侵系统将面临检测精准度低、错报率高等问题限制,本文提出一种粒子群(PSO)优化的极限学习机(ELM)入侵检测算法(PSO-ELM),以提升入侵检测平台的有效性和安全性。ELM的内部功率参数(权重和基础)无序生成,是算法不稳定的诱因,利用PSO优化ELM的模型参数选择可以改善算法性能。最后在NSLKDD数据集上进行仿真实验。实验结果表明,PSO-ELM算法在测试精度方面优于基本ELM算法,验证了该算法的有效性。
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