为进一步提升网络入侵检测效果,提出一种融合FAST特征选择与自适应二进制量子引力搜索支持向量机的(FAST-ABQGSA-SVM)网络入侵检测算法。利用FAST算法过滤掉原始特征集中冗余无关的特征形成候选特征子集,基于组合优化策略采用自适应二...为进一步提升网络入侵检测效果,提出一种融合FAST特征选择与自适应二进制量子引力搜索支持向量机的(FAST-ABQGSA-SVM)网络入侵检测算法。利用FAST算法过滤掉原始特征集中冗余无关的特征形成候选特征子集,基于组合优化策略采用自适应二进制量子引力搜索算法对候选特征子集与SVM分类器参数进行组合优化。在ABQGSA反复学习寻优过程中,采取动态自适应波动式调整策略更新量子旋转角以平衡算法全局搜索能力和局部搜索能力;同时为提升算法的自适应变异能力,设计与进化程度及个体适应度值相关的自适应变异概率,当种群进化出现停滞时及时引入量子位离散交叉操作帮助种群摆脱局部极值。通过KDD CUP 99仿真实验表明,所提出的FAST-ABQGSA-SVM算法较其他同类型检测算法具有更好的鲁棒性、学习精度以及检测效果。展开更多
为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半...为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。展开更多
文摘为进一步提升网络入侵检测效果,提出一种融合FAST特征选择与自适应二进制量子引力搜索支持向量机的(FAST-ABQGSA-SVM)网络入侵检测算法。利用FAST算法过滤掉原始特征集中冗余无关的特征形成候选特征子集,基于组合优化策略采用自适应二进制量子引力搜索算法对候选特征子集与SVM分类器参数进行组合优化。在ABQGSA反复学习寻优过程中,采取动态自适应波动式调整策略更新量子旋转角以平衡算法全局搜索能力和局部搜索能力;同时为提升算法的自适应变异能力,设计与进化程度及个体适应度值相关的自适应变异概率,当种群进化出现停滞时及时引入量子位离散交叉操作帮助种群摆脱局部极值。通过KDD CUP 99仿真实验表明,所提出的FAST-ABQGSA-SVM算法较其他同类型检测算法具有更好的鲁棒性、学习精度以及检测效果。
文摘为进一步提高分割精度并加快分割速度,提出了一种基于邻域搜索可选外部存档自适应差分进行算法(简称为JADE-GL)的二维Otsu多阈值图像分割方案。首先,针对原始JADE算法精英突变策略收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出了基于邻域半径搜索的改进突变策略,以提升算法的全局探索和开发能力。然后,将所提算法与现有分割方法以及其他JADE变种算法进行二维Otsu多阈值分割对比实验。最后,通过函数收敛曲线、分割距离测度、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)等指标定量分析算法的性能。实验结果表明,随着阈值数增加,提出的算法无论在收敛速度、分割精度还是分割图像效果上都有显著提升。
