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公开(公告)号：CN111553385B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010264318.6
申请日：2020-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全领域技术领域，具体涉及一种改进烟花算法结合SVM的网络入侵检测方法。本发明针对传统烟花算法中存在初始烟花分布的随机性大，容易导致部分烟花聚集在一个小范围内，从而造成重复计算，算法容易较早陷入局部最优解的问题。本发明对烟花算法的初始化方式进行了改进，根据适应度值和距离来综合筛选优质的N个烟花，使烟花分布更加均匀，避免较早陷入局部最优解。本发明能够有效的提升烟花算法寻找最优解的能力和搜索的效率。本发明将改进初始化方式的烟花算法用于确定SVM的参数(C,g)的最优组合，使得能够在相对较短的时间内获得入侵检测分类模型，本发明优化了SVM的参数(C,g)的最优组合确定较慢的问题。
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公开(公告)号：CN111553385A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010264318.6
申请日：2020-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于网络安全领域技术领域，具体涉及一种改进烟花算法结合SVM的网络入侵检测方法。本发明针对传统烟花算法中存在初始烟花分布的随机性大，容易导致部分烟花聚集在一个小范围内，从而造成重复计算，算法容易较早陷入局部最优解的问题。本发明对烟花算法的初始化方式进行了改进，根据适应度值和距离来综合筛选优质的N个烟花，使烟花分布更加均匀，避免较早陷入局部最优解。本发明能够有效的提升烟花算法寻找最优解的能力和搜索的效率。本发明将改进初始化方式的烟花算法用于确定SVM的参数(C,g)的最优组合，使得能够在相对较短的时间内获得入侵检测分类模型，本发明优化了SVM的参数(C,g)的最优组合确定较慢的问题。
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