基于云PSO的RVM入侵检测
来源期刊：控制与决策2015年第4期
论文作者：李国栋 胡建平 夏克文
文章页码：698 - 702
关键词：入侵检测;相关向量机;云粒子群优化;
摘 要：入侵检测可为计算机网络信息提供安全保障,在其方法研究中,由于相关向量机(RVM)具有高稀疏性且预测中使用概率因素,在网络入侵检测中优于支持向量机.然而RVM的核函数参数是经验估计的,为此,提出一种基于云模型的粒子群优化算法的RVM方法,即采用云粒子群算法确定RVM的核参数,构建RVM分类模型,再采用一对一分类方法进行多类检测分类.经入侵检测实验研究,所得结果表明所提出的方法优于基于常规相关向量机的检测方法,且具有更高的入侵检测精度.
李国栋1，胡建平1，夏克文2
1. 天津城建大学计算机与信息工程学院2. 河北工业大学信息工程学院
摘 要：入侵检测可为计算机网络信息提供安全保障,在其方法研究中,由于相关向量机(RVM)具有高稀疏性且预测中使用概率因素,在网络入侵检测中优于支持向量机.然而RVM的核函数参数是经验估计的,为此,提出一种基于云模型的粒子群优化算法的RVM方法,即采用云粒子群算法确定RVM的核参数,构建RVM分类模型,再采用一对一分类方法进行多类检测分类.经入侵检测实验研究,所得结果表明所提出的方法优于基于常规相关向量机的检测方法,且具有更高的入侵检测精度.
关键词：入侵检测;相关向量机;云粒子群优化;
