基于萤火虫群算法的网络入侵优化检测算法

被引：8

作者：

周丽娟 ^{[1
]}

于雪晶 ^{[1
]}

魏卓 ^{[2
]}

机构：

[1] 长春工业大学信息传播工程学院

[2] 长春工程学院计算机技术与工程学院

来源：

吉林大学学报(信息科学版) | 2015年 / 33卷 / 03期

关键词：

萤火虫群优化算法; 网络入侵; 模糊C-均值聚类; 半监督;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 []; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

针对模糊C-均值聚类法因对初始聚类中心敏感且容易陷入局部极小值而导致无法在网络入侵检测中获得精确分类结果的问题,提出了基于萤火虫群优化(GSO:Glowworm Swarm Optimization)算法的网络入侵检测方法。采用标记样本得到初始聚类中心,运用萤火虫群优化实现对聚类中心的优化。结果显示该方法有效。

引用

页码：338 / 343

页数：6

共 6 条

[1]

具有混合群智能行为的萤火虫群优化算法研究 [J].