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1.
熊丽琼  郭帆  余敏 《计算机应用》2008,28(4):896-898
提出了一种基于遗传聚类算法对入侵检测系统(IDS)报警进行聚合的方法。将报警间属性的相异程度转换到值域区间[0.0,1.0]上,两报警间的相异程度用一个相异度矩阵表示;利用遗传算法的自适应优化特性选取较优的聚类中心,根据报警间的相异度矩阵将相似的报警进行聚类;在此基础上,分别对每一类中的报警采用凝聚层次的聚合方法进行聚合。实验结果证明,该方法能够有效地减少重复报警。  相似文献   
2.
基于面向对象自适应粒子群算法的神经网络训练*   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的基于面向对象的自适应粒子群优化算法(OAPSO)用于神经网络的训练。该算法通过改进PSO的编码方式和自适应搜索策略以提高网络的训练速度与泛化性能,并结合Iris和Ionosphere分类数据集进行测试。实验结果表明:基于OAPSO算法训练的神经网络在分类准确率上明显优于BP算法及标准PSO算法,极大地提高了网络泛化能力和优化效果,具有快速全局收敛的性能。  相似文献   
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