针对入侵检测系统存在性能不稳定等问题,结合旋转森林算法(Rotation of Forest,ROF)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)提出了一种新的入侵检测模型ROF-ELM。该算法首先提出入侵检测的评价指标,并综合小波变换来对评价指标建...针对入侵检测系统存在性能不稳定等问题,结合旋转森林算法(Rotation of Forest,ROF)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)提出了一种新的入侵检测模型ROF-ELM。该算法首先提出入侵检测的评价指标,并综合小波变换来对评价指标建立刻画方法,同时利用ROF-ELM对训练集进行处理,将得到的样本类标进行训练输出,以此提高检测效率。最后,利用MATLAB进行仿真实验,深入研究了在该算法下的入侵检测性能,结果发现ROF-ELM具有较好的适应性,在分类结果和预测正确率等方面性能更佳。展开更多
文摘针对入侵检测系统存在性能不稳定等问题,结合旋转森林算法(Rotation of Forest,ROF)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)提出了一种新的入侵检测模型ROF-ELM。该算法首先提出入侵检测的评价指标,并综合小波变换来对评价指标建立刻画方法,同时利用ROF-ELM对训练集进行处理,将得到的样本类标进行训练输出,以此提高检测效率。最后,利用MATLAB进行仿真实验,深入研究了在该算法下的入侵检测性能,结果发现ROF-ELM具有较好的适应性,在分类结果和预测正确率等方面性能更佳。
