【摘 要】
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针对最小二支持向量机（LSSVM）参数选择难题,提出一种蝙蝠（BA）算法优化的LSSVM网络入侵检测模型（BA-LSSVM）。首先将LSSVM参数编码为蝙蝠个体,并以网络入侵检测正确率作为参数目标优
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针对最小二支持向量机（LSSVM）参数选择难题,提出一种蝙蝠（BA）算法优化的LSSVM网络入侵检测模型（BA-LSSVM）。首先将LSSVM参数编码为蝙蝠个体,并以网络入侵检测正确率作为参数目标优化函数,然后通过模拟蝙蝠飞行过程找到LSSVM最优参数,最后根据最优参数建立网络入侵检测模型。在Matlab2012平台采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,相对于其它网络入侵检测模型,BA-LSSVM提高了网络入侵检测检测率,加快了网络入侵检测速度。
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