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基于灰狼算法优化核极限学习机的网络入侵检测研究

作者:段兴林灰狼算法核极限学习机正则化系数核参数入侵检测

摘要:针对核极限学习机的网络入侵检测结果易受正则化系数C和核参数g的影响,提出了一种灰狼算法优化KELM的网络入侵检测算法,提高KELM的网络入侵检测效果。实验结果表明,在检测率和误判率指标上,GWO_KELM算法的网络入侵检测率平均高达97.35%,优于其他算法。

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微型电脑应用

《微型电脑应用》(CN:31-1634/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。 《微型电脑应用》在长期办刊实践中,本刊形成了学术性和实用性并重的特色,主要栏目有:院士专家论坛、技术专题、研究与设计、开发应用、技术交流、学习园地等,它面向各行各业从事计算机应用的科技人员和广大电脑应用爱好者,沟通技术开发的信息渠道,为科研设计和推广应用牵线,为公司企业和各界用户搭桥。

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