| 基于EPSO-RVM的网络入侵检测模型 |
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| 引用本文： | 黄亮,吴帅,谭国律,郑军.基于EPSO-RVM的网络入侵检测模型[J].计算机工程与应用,2015(3):85-88,123. |
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| 作者姓名： | 黄亮 吴帅 谭国律 郑军 |
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| 作者单位： | 上饶师范学院 数学与计算机科学学院,江西 上饶,334001 |
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| 基金项目： | 江西省教育厅青年基金项目(No.GJJ13704) |
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| 摘 要： | 为了提高网络入侵检测的正确率，提出一种精英选择策略粒子群算法（EPSO）优化相关向量机（RVM）的网络入侵检测模型（EPSO-RVM）。将相关向量机的参数编码成粒子，将入侵检测正确率作为粒子群搜索的目标，通过粒子群算法对参数优化问题进行求解，并引入精英选择策略增强粒子群算法的全局搜索能力，根据最优参数建立基于RVM的入侵检测模型，采用KDD99数据集对其性能测试，结果表明，相对于对比模型，EPSO-RVM较好地解决了相关向量机参数优化难题，提高了网络入侵检测的正确率。
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| 关 键 词： | 网络入侵 相关向量机 参数选择 粒子群优化算法 精英选择策略 |
Network intrusion detection based on relevance vector machine optimized by particle swarm algorithm with elite election strategy |
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| HUANG Liang
,
WU Shuai
,
TAN Guolv
,
ZHENG Jun.Network intrusion detection based on relevance vector machine optimized by particle swarm algorithm with elite election strategy[J].Computer Engineering and Applications,2015(3):85-88,123. |
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| Authors: | HUANG Liang WU Shuai TAN Guolv ZHENG Jun |
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| Affiliation: | HUANG Liang;WU Shuai;TAN Guolv;ZHENG Jun;School of Mathematics & Computer Science, Shangrao Normal University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | network intrusion relevance vector machine parameters selection particle swarm optimization algorithm elite strategy |
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