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基于K-均值聚类的改进非选择算法研究
被引:13
作者
:
屈建平
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机构:
中国科学技术大学计算机科学技术系,中国科学技术大学计算机科学技术系,中国科学技术大学计算机科学技术系合肥,合肥,合肥
屈建平
论文数:
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机构:
罗文坚
论文数:
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机构:
王煦法
机构
:
[1]
中国科学技术大学计算机科学技术系,中国科学技术大学计算机科学技术系,中国科学技术大学计算机科学技术系合肥,合肥,合肥
来源
:
计算机工程与应用
|
2005年
/ 28期
关键词
:
人工免疫系统;
非选择;
K -均值聚类;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
140502
[人工智能]
;
摘要
:
文章提出了一种基于K-均值聚类的改进非选择算法,其核心是对检测器集进行K-均值聚类,将检测器集分为多个子类,根据子类中心和待检测数据的亲和度选择若干个合适的子类进行实际检测。文中对算法的检测过程进行了分析,并给出了该算法用于入侵检测时的测试实验结果。实验结果表明,文章算法在检测速度上有明显改善。
引用
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[1]
基于人工免疫的NIDS研究进展(英文)
[J].
罗文坚
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罗文坚
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中国科学技术大学学报,
2002,
(05)
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王煦法
.
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2002,
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