【摘 要】
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针对ACC（蚁群聚类）算法在入侵检测系统数据训练时间较长, 参数选择不佳的情况, 本文提出了将SVM（支持向量机）与蚁群聚类相结合的优化算法.该算法对其中的特定对像聚类, 对关键参
【基金项目】
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安徽省高校自然科学研究重点项目（KJ2017A761）,安徽省质量工程项目（2016jyxm0122）,安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目（gxyqZD2016438）
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针对ACC（蚁群聚类）算法在入侵检测系统数据训练时间较长, 参数选择不佳的情况, 本文提出了将SVM（支持向量机）与蚁群聚类相结合的优化算法.该算法对其中的特定对像聚类, 对关键参数进行选择, 减少了学习训练的时间, 加快了学习训练速度.实验结果表明, 该算法大幅提高了入侵检测的精准率, 降低了入侵检测的误报率和漏报率, 大大提升了入侵检测的性能.
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