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K-means算法对初始聚类中心及簇数K的选择敏感,导致聚类结果不稳定,会对IDS(intrusion detection system, IDS)的检测结果产生重要影响。针对该问题,提出一种基于细菌觅食优化算法(bacterial foraging optimization algorithm, BFOA)和K-means相复合的入侵检测算法(HIDS)。HIDS算法首先基于距离阈值方法动态确定簇数K,再利用BFOA优化生成初始聚类中心,使得选择的初始聚类中心达到全局最优,从而解决了K-means算法的聚类结果不稳定的问题,进而提高入侵检测的准确率。为验证算法的有效性和测试算法性能,将HIDS在KDD99数据集上进行试验测试,入侵检测率可达98.33%。试验结果表明该方法能够有效提高检测率并且降低误检率。 相似文献
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在一些恶劣环境条件下,恒温晶振以其出色的频率稳定性指标发挥着重要作用.论文基于LabVIEW语言和矩阵开关研发了一套恒温晶振测试系统,该系统兼容IE488、UDP、RS485等多种通信协议,单批最多可实现16只恒温晶振在不同温度下的频率和电流的测试,该系统开发周期短、部署灵活、成本低廉. 相似文献
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