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改进蜣螂优化算法的入侵检测特征选择
1
作者
刘涛
王愉露
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第7期1936-1943,共8页
针对网络入侵检测场景下蜣螂优化算法(DBO)收敛精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的蜣螂优化算法(LSDBO)。利用Cubic映射初始化种群,使用反向学习策略与Levy螺旋搜索策略提升算法搜索能力,使用高斯与柯西变异扰动策...
针对网络入侵检测场景下蜣螂优化算法(DBO)收敛精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的蜣螂优化算法(LSDBO)。利用Cubic映射初始化种群,使用反向学习策略与Levy螺旋搜索策略提升算法搜索能力,使用高斯与柯西变异扰动策略和贪婪策略提升算法的全局寻优能力。实验结果表明,在CIC-IDS2017数据集上的特征选择实验中,算法平均保留了8.1个特征,最优特征子集的平均准确率达到了98.01%,验证该算法在降低特征的同时可以确保准确率。
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关键词
蜣螂优化算法
混沌映射
螺旋搜索
入侵检测
特征选择
对立学习策略
高斯与柯西变异扰动
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题名
改进蜣螂优化算法的入侵检测特征选择
1
作者
刘涛
王愉露
机构
西安科技大学通信与信息工程学院
西安科技大学西安市网络融合通信重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第7期1936-1943,共8页
基金
国家重点研发计划基金项目(2018YFC0808)
陕西省重点研发基金项目(2019SF-260)。
文摘
针对网络入侵检测场景下蜣螂优化算法(DBO)收敛精度不高、易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的蜣螂优化算法(LSDBO)。利用Cubic映射初始化种群,使用反向学习策略与Levy螺旋搜索策略提升算法搜索能力,使用高斯与柯西变异扰动策略和贪婪策略提升算法的全局寻优能力。实验结果表明,在CIC-IDS2017数据集上的特征选择实验中,算法平均保留了8.1个特征,最优特征子集的平均准确率达到了98.01%,验证该算法在降低特征的同时可以确保准确率。
关键词
蜣螂优化算法
混沌映射
螺旋搜索
入侵检测
特征选择
对立学习策略
高斯与柯西变异扰动
Keywords
dung beetle optimization algorithm
chaos map
spiral search
intrusion detection
feature selection
antithetical learning strategy
Gaussian and Cauchy variation perturbations
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
改进蜣螂优化算法的入侵检测特征选择
刘涛
王愉露
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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