| 萤火虫优化的异构集成学习网络入侵检测方法 |
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| 引用本文： | 伍德军,韩宝华. 萤火虫优化的异构集成学习网络入侵检测方法[J]. 火力与指挥控制, 2021, 46(12): 26-31. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2021.12.005 |
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| 作者姓名： | 伍德军 韩宝华 |
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| 作者单位： | 四川交通职业技术学院,成都611130;空军工程大学空管领航学院,西安710051 |
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| 摘 要： | 在网络入侵检测中单独使用一种机器学习方法检测存在盲区,检测精度较低,提出一种基于GSO优化权值的异构集成学习入侵检测算法.在构造基分类器中,通过对样本集的采样和特征集的选择增大各个基分类器样本间的差异性;通过不同学习算法对样本集的学习增强基分类器的差异度,通过加权方式集成得到检测结果.在设计权值时,引入萤火虫优化算法,...
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| 关 键 词： | 入侵检测 机器学习 异构集成 萤火虫优化 |
Network Intrusion Detection Method Based on Optimization Heterogeneous Integration Learning of Glowworms |
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| WU De-jun,HAN Bao-hua. Network Intrusion Detection Method Based on Optimization Heterogeneous Integration Learning of Glowworms[J]. Fire Control & Command Control, 2021, 46(12): 26-31. DOI: 10.3969/j.issn.1002-0640.2021.12.005 |
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| Authors: | WU De-jun HAN Bao-hua |
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