| 基于非欧式距离的模糊核聚类算法在入侵检测的应用 |
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| 引用本文： | 李丛,王云,胡文军,丁勇.基于非欧式距离的模糊核聚类算法在入侵检测的应用[J].计算机与数字工程,2014(12):2235-2238,2340. |
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| 作者姓名： | 李丛 王云 胡文军 丁勇 |
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| 作者单位： | 1. 南京理工大学泰州科技学院计算机科学与技术系 泰州 225300
2. 湖州师范学院信息工程学院 湖州 313000 |
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| 基金项目： | 浙江省自然科学基金项目(编号LY13F020011)资助。 |
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| 摘 要： | 模糊核C‐均值聚类（KFCM ）的主要思想是在模糊C‐均值聚类（FCM ）中引入核函数，样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类，解决了高维数据空间的聚类问题。同经典的 FCM 算法及其派生算法一样，KFCM 算法对噪声或野值数据敏感。论文在KFCM基础上，利用鲁棒统计观点对目标函数进行改进，通过引入非欧式距离度量代替欧氏距离度量，提高其对噪声或野值数据的抗干扰能力。将该算法用于构建入侵检测系统模型并通过模拟仿真实验表明，改进算法有效解决了传统的聚类算法在入侵检测中稳定性差，检测准确率低的问题。
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| 关 键 词： | KFCM 非欧式距离 入侵检测 |
Application of Optimized KFCM Algorithm in Intrusion Detection Based on Non-Euclidean Distance |
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| LI Cong
,
WANG Yun
,
HU Wenjun
,
DING Yong.Application of Optimized KFCM Algorithm in Intrusion Detection Based on Non-Euclidean Distance[J].Computer and Digital Engineering,2014(12):2235-2238,2340. |
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| Authors: | LI Cong WANG Yun HU Wenjun DING Yong |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | KFCM non-Euclidean distance intrusion detection |
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