資料介紹
針對當前網絡入侵檢測中的數據量較大、數據維度較高的特點,將飛蛾撲火優化( MFO)算法應用于網絡入侵檢測的特征選擇中。鑒于MFO算法收斂過快、易陷入局部最優的問題,提出一種融合粒子群優化( PSO)的二進制飛蛾撲火優化( BPMFO)算法。該算法引入MFO螺旋飛行公式,具有較強的局部搜索能力;結合了粒子群優化(PSO)算法的速度更新方法,讓種群個體隨著全局最優解和歷史最優解的方向移動,增強算法的全局收斂性,從而避免易陷入局部最優。仿真實驗以KDD CUP 99數據集為實驗基礎,分別采用支持向量機(SVM)、K最近鄰( KNN)算法和補素貝葉斯(NBC)3種分類器,與二進制飛蛾撲火優化( BMFO)算法、二進制粒子群優化( BPSO)算法、二進制遺傳算法(BCA)、二進制灰狼優化( BGWO)算法和二進制布谷烏搜索(BCS)算法進行了實驗對比。實驗結果表明,BPMFO算法應用于網絡入侵檢測的特征選擇時,在算法精度、運行效率、穩定性、收斂速度以及跳出局部最優的綜合性能上具有明顯優勢。
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