作者：刘春特征选择入侵检测遗传算法粒子群优化算法
摘要：为了提高网络入侵检测的正确率，提出一种基于组合算法选择特征的网络入侵检测模型（GA-PSO）。首先建立网络入侵特征选择的数学模型，采用遗传算法迅速找到网络入侵的特征子集，然后采用粒子群算法进一步选择，找到最优特征子集，最后采用极限学习机建立网络入侵检测分类器，并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。结果表明，GA-PSO不仅提高了入侵检测速度，而且可以提高网络入侵检测的正确率。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
《计算机与现代化》（CN：36-1137/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机与现代化》自创刊以来，以理论联系实际、促进应用开发为宗旨，主要刊登计算机专业方面的新理论、新技术及其在各个领域中应用成果的论文，设有系统分析与设计、软件工程、网络与通讯、过程控制、辅助设计、中文信息技术、人工智能、综合述评、应用与实践等栏目，既有相当的学术水平，又有现实的指导作用。
部级期刊
人气 850826 评论 75
人气 230386 评论 65
人气 215068 评论 35
省级期刊
人气 213319 评论 71
