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基于种群聚类和互信息的入侵检测方法
被引量：
4
1
作者
杨晓晖
豆晓菲
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2023年第2期137-143,共7页
网络中爆炸式增长的数据对于数据分析处理方法提出了更大的挑战,尤其在入侵检测领域。针对网络数据样本量的持续增大和数据维度的迅速增加问题,首先从特征选择的角度入手,提出一种基于种群聚类的特征选择方法,定义相似度函数和优度值函...
网络中爆炸式增长的数据对于数据分析处理方法提出了更大的挑战,尤其在入侵检测领域。针对网络数据样本量的持续增大和数据维度的迅速增加问题,首先从特征选择的角度入手,提出一种基于种群聚类的特征选择方法,定义相似度函数和优度值函数,实现粒子群算法初始种群的均匀分布;其次,将基于互信息的信息度量方法集成到基于种群聚类的特征选择方法中,进一步从局部与全局相结合优化的角度,实现所选特征与目标类的最大相关;最后采用支持向量机作为分类器,并定义包含检测率和误报率的双目标函数作为适应度函数,进行入侵检测。实验结果表明,该算法可以有效地避免数据过早收敛,且提高了入侵检测的准确率和检测率。
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关键词
种群
聚
类
粒子群优化
互信息
特征选择
入侵检测
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职称材料
基于聚集密度的约束多目标进化算法
2
作者
张丽丽
许峰
《安徽理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2016年第1期50-55,共6页
对基于群体聚类的约束多目标进化算法进行了改进,引入了聚集密度以度量群体中个体间的关系,保持种群的多样性。其基本思想为:首先将初始群体按多判据聚类方法分为适应度值不同的四类,然后计算类内群体中个体的聚集密度,根据适应度值和...
对基于群体聚类的约束多目标进化算法进行了改进,引入了聚集密度以度量群体中个体间的关系,保持种群的多样性。其基本思想为:首先将初始群体按多判据聚类方法分为适应度值不同的四类,然后计算类内群体中个体的聚集密度,根据适应度值和聚集密度定义一个偏序集,最后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验用量化指标研究了改进算法的收敛性和分布性,结果表明:改进算法的收敛性与常规约束多目标进化算法相当,但分布性有了明显的提高。
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关键词
约束多目标进化算法
种群
聚
类
聚
集密度
分布性
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职称材料
基于改进多目标粒子群优化算法的长距离城乡输水管道优化
3
作者
马有新
《地下水》
2024年第5期153-155,共3页
长距离输水管道在水资源配置中具有重要作用,其优化设计直接影响到水资源的输送效率。本文针对长距离城乡供水管道系统的优化问题,提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法(MOPSO)的新方法。综合优化输水管段直径和输水线路,以费用投资...
长距离输水管道在水资源配置中具有重要作用,其优化设计直接影响到水资源的输送效率。本文针对长距离城乡供水管道系统的优化问题,提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法(MOPSO)的新方法。综合优化输水管段直径和输水线路,以费用投资最小和流量保证率最大为目标函。结果表明,所提方法相较于传统粒子群优化算法流量保证率提升了2.25%,管道费用减小了225.64万元,并且在多个性能指标上显著优于目前经典的多目标优化方法。研究结果为长距离输水管道设计提供参考。
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关键词
长距离输水管道
多目标优化
粒子群优化算法
种群
聚
类
度
局部搜索策略
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职称材料
题名
基于种群聚类和互信息的入侵检测方法
被引量：
4
1
作者
杨晓晖
豆晓菲
机构
河北大学网络空间安全与计算机学院
出处
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2023年第2期137-143,共7页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0802300)
河北省自然科学基金资助项目(F2021201052)。
文摘
网络中爆炸式增长的数据对于数据分析处理方法提出了更大的挑战,尤其在入侵检测领域。针对网络数据样本量的持续增大和数据维度的迅速增加问题,首先从特征选择的角度入手,提出一种基于种群聚类的特征选择方法,定义相似度函数和优度值函数,实现粒子群算法初始种群的均匀分布;其次,将基于互信息的信息度量方法集成到基于种群聚类的特征选择方法中,进一步从局部与全局相结合优化的角度,实现所选特征与目标类的最大相关;最后采用支持向量机作为分类器,并定义包含检测率和误报率的双目标函数作为适应度函数,进行入侵检测。实验结果表明,该算法可以有效地避免数据过早收敛,且提高了入侵检测的准确率和检测率。
关键词
种群
聚
类
粒子群优化
互信息
特征选择
入侵检测
Keywords
population clustering
particle swarm optimization
mutual information
feature selection
intrusion detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于聚集密度的约束多目标进化算法
2
作者
张丽丽
许峰
机构
安徽理工大学理学院
出处
《安徽理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2016年第1期50-55,共6页
基金
安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2012kb236)
文摘
对基于群体聚类的约束多目标进化算法进行了改进,引入了聚集密度以度量群体中个体间的关系,保持种群的多样性。其基本思想为:首先将初始群体按多判据聚类方法分为适应度值不同的四类,然后计算类内群体中个体的聚集密度,根据适应度值和聚集密度定义一个偏序集,最后采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体,更新精英集。通过数值实验用量化指标研究了改进算法的收敛性和分布性,结果表明:改进算法的收敛性与常规约束多目标进化算法相当,但分布性有了明显的提高。
关键词
约束多目标进化算法
种群
聚
类
聚
集密度
分布性
Keywords
constrained multi-objective evolutionary algorithm
group clustering
crowding density
distribution
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于改进多目标粒子群优化算法的长距离城乡输水管道优化
3
作者
马有新
机构
浙江工贸职业技术学院总务处
出处
《地下水》
2024年第5期153-155,共3页
文摘
长距离输水管道在水资源配置中具有重要作用,其优化设计直接影响到水资源的输送效率。本文针对长距离城乡供水管道系统的优化问题,提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法(MOPSO)的新方法。综合优化输水管段直径和输水线路,以费用投资最小和流量保证率最大为目标函。结果表明,所提方法相较于传统粒子群优化算法流量保证率提升了2.25%,管道费用减小了225.64万元,并且在多个性能指标上显著优于目前经典的多目标优化方法。研究结果为长距离输水管道设计提供参考。
关键词
长距离输水管道
多目标优化
粒子群优化算法
种群
聚
类
度
局部搜索策略
分类号
TU991.36 [建筑科学—市政工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于种群聚类和互信息的入侵检测方法
杨晓晖
豆晓菲
《燕山大学学报》
CAS
北大核心
2023
4
下载PDF
职称材料
2
基于聚集密度的约束多目标进化算法
张丽丽
许峰
《安徽理工大学学报（自然科学版）》
CAS
2016
0
下载PDF
职称材料
3
基于改进多目标粒子群优化算法的长距离城乡输水管道优化
马有新
《地下水》
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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