公开(公告)号：CN114881192A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210306812.3

申请日：2022-03-25

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 施然 ,  刘泽超 ,  贺敬 ,  武俊鹏

IPC: G06N3/00 ,  G06N20/10 ,  G06K9/62 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提供了基于改进麻雀算法优化SVM参数的入侵检测方法，在麻雀算法基础上，提出基于Levy飞行、模拟退火、改进因子、正余弦算法的四种改进方法，进而提高麻雀算法的性能，使其跳出局部最优并稳定收敛。本发明麻雀搜索算法的发现者更新过程中加入正余弦算法和改进因子减小陷入局部极值的可能性，避免发现者与整个群体停滞不前的现象；在加入者更新过程中加入模拟退火算法和Levy飞行，提高全局和局部寻优能力，进而为SVM提供更好的参数，达到更好的分类效果，解决入侵检测系统精度不够问题。

公开(公告)号：CN114897124A

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202210321742.9

申请日：2022-03-25

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 贺敬 ,  刘泽超 ,  施然 ,  李思照

IPC: G06N3/00 ,  G06K9/62 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提供了一种基于改进灰狼优化算法的入侵检测特征选择方法，利用柯西变异和Levy飞行对狼群进行扰动，跳出局部最优，提高全局搜索的能力，进而得到最佳特征子集，提高入侵检测的准确率。本发明在灰狼种群初始化时，使用Logistic混沌映射，提高初始灰狼种群的质量，提高算法挖掘能力；在灰狼种群更新时进行扰动，一定程度上弥补了陷入局部最优的缺点，提升全局搜索能力；最终训练出特征数较少的最佳特征子集，带入测试集后，得到的检测准确率更高。

公开(公告)号：CN114897124B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202210321742.9

申请日：2022-03-25

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 贺敬 ,  刘泽超 ,  施然 ,  李思照

IPC: G06N3/006 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2413 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提供了一种基于改进灰狼优化算法的入侵检测特征选择方法，利用柯西变异和Levy飞行对狼群进行扰动，跳出局部最优，提高全局搜索的能力，进而得到最佳特征子集，提高入侵检测的准确率。本发明在灰狼种群初始化时，使用Logistic混沌映射，提高初始灰狼种群的质量，提高算法挖掘能力；在灰狼种群更新时进行扰动，一定程度上弥补了陷入局部最优的缺点，提升全局搜索能力；最终训练出特征数较少的最佳特征子集，带入测试集后，得到的检测准确率更高。

公开(公告)号：CN114881192B

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202210306812.3

申请日：2022-03-25

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 施然 ,  刘泽超 ,  贺敬 ,  武俊鹏

IPC: G06N3/006 ,  G06N20/10 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  H04L9/40

Abstract: 本发明提供了基于改进麻雀算法优化SVM参数的入侵检测方法，在麻雀算法基础上，提出基于Levy飞行、模拟退火、改进因子、正余弦算法的四种改进方法，进而提高麻雀算法的性能，使其跳出局部最优并稳定收敛。本发明麻雀搜索算法的发现者更新过程中加入正余弦算法和改进因子减小陷入局部极值的可能性，避免发现者与整个群体停滞不前的现象；在加入者更新过程中加入模拟退火算法和Levy飞行，提高全局和局部寻优能力，进而为SVM提供更好的参数，达到更好的分类效果，解决入侵检测系统精度不够问题。