基于麻雀搜索算法改进粒子群优化算法的网络入侵检测方法

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针对网络入侵检测模型自适应能力不足的问题,将麻雀搜索算法中的大范围快速搜索能力引入到粒子群优化算法,提出一种融合麻雀搜索算法的改进粒子群优化算法(SSAPSO)。该算法通过对轻量级梯度提升机(LightGBM)算法中难以整定的参数进行寻优,使粒子群优化算法在保证寻优精度的同时快速收敛,并得到最优的网络入侵检测模型。仿真实验表明,在4种基准函数中,SSAPSO算法比基本粒子群优化算法收敛速度更快。对KDDCUP99数据集SSAPSO优化LightGBM算法(SSAPSO-LightGBM)对比梯度提升
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