【摘 要】
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为了改善基于K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)入侵检测模型的性能,提出一种基于局部搜索算法的元优化特征权重KNN入侵检测模型.利用差分进化算法优化特征权重,采用基于局部单
【机 构】
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防灾科技学院信息工程学院,北京邮电大学网络空间安全学院,国家知识产权局专利局专利审查协作四川中心
【基金项目】
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廊坊市科学技术研究与发展计划自筹经费资助项目(2017011027),中央高校基本科研业务费青年教师资助计划资助项目(2017011027),国家自然科学基金资助项目(61602052)
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为了改善基于K-近邻(K-nearest neighbor,KNN)入侵检测模型的性能,提出一种基于局部搜索算法的元优化特征权重KNN入侵检测模型.利用差分进化算法优化特征权重,采用基于局部单峰采样(local unimodal sampling,LUS)的元优化模型对差分进化算法进行优化.应用NSL数据集进行仿真实验,将本优化模型和其他常用智能启发算法,包括遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和灰狼优化(g
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