【摘 要】
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为提高网络入侵检测的准确率,针对正则化极限学习机(Regularized Extreme Learning Machine,RELM)的性能受隐含层节点数L和正则化因子λ的参数选择影响,提出一种基于蝙蝠算法
【基金项目】
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基于“互联网+”技术翻转课堂教学模式的研究(SJGY20180485).
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为提高网络入侵检测的准确率,针对正则化极限学习机(Regularized Extreme Learning Machine,RELM)的性能受隐含层节点数L和正则化因子λ的参数选择影响,提出一种基于蝙蝠算法优化正则化极限学习机的网络入侵检测方法。运用蝙蝠算法优化RELM模型的隐含层节点数L和正则化因子λ,实现RELM模型参数的自适应选择。选择KDD CUP99数据为研究对象,与PSO-RELM和RELM相比,研究结果表明,BA-RELM的网络入侵检测准确率最高,可以有效提高网络入侵检测的准确率,为网络入侵
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