【摘要】：AKO-RVM算法不僅具有高分類精度的特點(diǎn),相對(duì)于RVM算法其在一定程度上降低了性能對(duì)初始參數(shù)的依賴性,在入侵檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)安全的方法研究中優(yōu)于經(jīng)典RVM算法。然而AKO-RVM樣本訓(xùn)練與分類用時(shí)較長(zhǎng),為此提出一種基于概率的主輔式并行粒子群AKO-RVM方法,即將訓(xùn)練樣本進(jìn)行分組,先采用并行主輔式粒子群算法確定AKO-RVM核寬參數(shù)并進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)而構(gòu)造RVM分類模型,繼而采用一對(duì)一分類方法應(yīng)用于多類檢測(cè)中。入侵實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出方法在具有高精度與性能、低依賴性等特點(diǎn)的同時(shí),較大程度上降低了訓(xùn)練所需迭代次數(shù)與檢測(cè)時(shí)間。
[Abstract]:AKO-RVM algorithm not only has the characteristics of high classification accuracy, but also reduces the dependence of performance on initial parameters to some extent compared with RVM algorithm, and is superior to the classical RVM algorithm in the research of intrusion detection network security methods. However, the training and classification of AKO-RVM samples take a long time. In this paper, a probability-based parallel particle swarm optimization (AKO-RVM) method is proposed, in which the training samples are grouped, and the kernel width parameters of AKO-RVM are determined and optimized by using parallel master-auxiliary particle swarm optimization (PSO) algorithm. Then RVM classification model is constructed, and then one-to-one classification method is applied to multi-class detection. The results of intrusion experiments show that the proposed method not only has the characteristics of high accuracy, low dependence and so on, but also reduces the number of iterations and detection time required for training to a large extent.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2253909