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为了提高网络入侵检测的正确率,针对特征优化和训练样本选择问题,提出一种高密度的网络入侵特征检测算法。首先提取网络状态特征,然后将特征编码成为粒子的位置向量,通过粒子之间信息共享找到最优特征子集,删除冗余和无效特征,降低特征维数,最后采用模糊均值聚类算法选择最优训练样本,并通过支持向量机建立网络入侵检测器。在Matlab 2012平台上采用标准网络入侵数据库对算法性能进行测试,实验结果表明,相对于其它网络入侵检测算法,本文算法提高了网络入侵检测的正确率和检测效率,获得更加理想的网络入侵检测结果。 相似文献
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特征选择(Feature Selection,FS)是一种有效的数据预处理方法,它可以通过选择高维数据中一组具有高相关性和低冗余性的特征,从而解决数据冗余引起的维数灾难.目前许多计算方法已经被应用于求解FS问题,其中基于教与学优化(Teaching and Learning-based Optimization Algorithm,TLBO)的特征选择模型由于其高效的全局搜索能力受到越来越多学者的关注.然而,随着数据规模的不断扩大,这些算法所具有的模型不稳定、模型精确度低和局部搜索能力差等局限性,使算法的研究逐步陷入困境.为解决上述问题,本文提出了融合教与学优化算法与局部搜索方法(Local Search,LS)的混合进化Wrapper算法模型(Teaching and Learning-based Optimization-Local Search Algorithm,TLBOLS).首先,由于传统的教与学优化算法不能直接用于求解特征选择问题,算法在初始化阶段将实数型编码转为二进制编码,然后为保证种群的多样性,在教阶段引入最差个体重启机制,并针对进化班级过程中学习者与教学者两种身份采... 相似文献
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ReliefF是一种在很多场合经常使用的filter式的特征选择方法.然而该方法的一大缺点是不能辨别冗余特征。基于ReliefF算法提出一种混合的有监督的特征选择算法。该算法首先利用ReliefF算法去除与分类无关的以及权重低于一定阈值的特征,然后采用一种变量相似性准则来去除冗余特征。在实际的数据集KDDCUP'99上进行的实验结果表明该混合特征选择方法较单独使用ReliefF方法在分类精度上有一定的提高。 相似文献
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特征选择是目标分类的一项重要步骤,直接影响到分类器的设计和性能。本文利用实际水声目标辐射噪声数据,对遗传算法和互信息算法两种特征选择方法分别作了分析。在特征维数较大的情况下,两种方法都需要很长的计算时间,为此,提出一种遗传与互信息混合算法,旨在降低计算时间。最后,分类器用三种选择后的特征子集作为输入进行分类,并与任意选择的特征子集作为输入的分类结果作了比较。 相似文献
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特征证选择算法在文本分类中非常重要,本文就对其在层次分类中的应用进行了分析。通过比较DF,MI,和χ^2三个经典的特征选择算法在20NewsGroups数据集的表现,我们发现在SVMLight分类器下χ^2方法在层次分类中能够表现的更优秀,实验结果显示它在各个不同的特征维数下都能够保持稳定的优势。 相似文献
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System Entropy and Its Application in Feature Selection 总被引:5,自引:3,他引:5
ZHAO Jun~ 《中国邮电高校学报(英文版)》2004,11(1)
1 IntroductionFeatureselection ,ideally ,istoselecttheopti malfeaturesubsetfromacandidatesettodescribethetargetconception .Peopleusuallypaymuchat tentiontofeatureselectionbecauseofitspotentialofsimplifyingthestructureofasystem ,speedinguptheprocessofruleinduction ,reducingthecostofinstanceclassificationandimprovingtheperfor manceofthelearnedresults.Theoptimalfeaturesubsetofasystemisusuallymini featurebiased ,i.e.itprefersdescribingasystemwithfeaturesasfewaspossible[1 ] .Unfortunately ,theprob… 相似文献
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将Filter型粗糙集属性约简方法与PSO‐SVM方法相结合,提出一种新的粗糙集粒子群支持向量机(RS‐PSO‐SVM )特征选择方法。给出了该方法的特征选择具体步骤,并对比分析了所提方法的性能。仿真实验表明:提出的RS‐PSO‐SVM特征选择方法是有效的,在保证所选特征集为最优情况下,极大地缩短所用时间,可以将其应用在多维数据的特征选择中。 相似文献
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互信息是一种常用的特征选择评价函数,但研究表明它会导致分类精度相对较低.文中针对互信息倾向选择低频词的不足,提出了一种新的特征评价函数TFMIIE,将信息熵和改进互信息相结合,其中改进互信息能够避免偏向低频的生僻词,而特征熵有利于去除类别不确定的特征词.实验结果表明,采用TFMIIE进行特征选择,用得到的特征子集表示文本和构建分类器,文本分类的准确率与召回率比采用互信息的方法提高了约40%,验证了所提出的基于改进互信息和信息熵的文本特征选择方法是有效的. 相似文献
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面向现代战场中各类感知设备产生海量实时数据,消除冗余及无关数据是提升信息质量,降低军事信息系统资源开销的关键技术。提出了一种基于特征选择的数据降维方法,实验结果表明该方法能够大幅消减噪音数据,有效提升信息质量,降低系统开销,适用于现代战争环境。 相似文献
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康世瑜 《微电子学与计算机》2011,28(8):74-76
提出了一种基于SVM特征选择和C4.5数据挖掘算法的高效入侵检测模型.通过使用该模型对经过特征提取后的攻击数据的训练学习,可以有效地识别各种入侵,并提高检测速度.在经典的KDD 1999入侵检测数据集上的测试说明:该数据挖掘模型能够高效地对攻击模式进行训练学习,能够采用选择的特征正确有效地检测网络攻击. 相似文献
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随着当前网络安全环境的日益严峻,针对网络入侵事件的检测至关重要。面对网络入侵检测中数据集合存在的冗余特征,提出一种改进后的朴素贝叶斯算法。该算法在原有朴素贝叶斯的基础上巧妙引入卡方检验,通过筛选数据集中占比重要的特征降低数据维度,提高了入侵检测的准确性。最后,结合实验结果证明,该方法有效提高了入侵检测的准确性。 相似文献
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大规模的红外光谱数据集中存在大量无关冗余的特征。针对这一问题,提出了一种动态赋权红外光谱特征选择算法(Dynamic Weight Infrared Spectrum Feature Selection Algorithm, MBDWFS)。 该算法把对称不确定性度量标准与近似Markov Blanket相结合,以删除原始光谱数据集中无关冗余的特征,从而获取数据规模较小且最优的特征子集。通过与 FCBF、ID$_3$ 和ReliefF三种经典特征选择算法的性能仿真对比试验,证明所提出的MBDWFS算法在整体分类性能上优于其他三种算法,用于红外光谱的物质分析领域时效果更好。 相似文献