刘董 作品数:4 被引量:27 H指数:2 供职机构: 杭州电子科技大学计算机学院 更多>> 发文基金: 浙江省科技厅科技计划项目 浙江省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 电子电信 天文地球 更多>>
网络异常检测中一种隶属度函数优化的新方法 被引量:3 2008年 对遗传算法的特性进行了研究,在其基础上引入了隔离小生境技术和自适应机制,提出一种改进算法.改进后的算法更接近于实际的进化行为.能够提高优化性能.以网络流量为数据的异常检测实验仿真表明,改进的算法比传统的遗传算法更有效,能够提高异常检测的性能. 刘董 郑宁 徐海涛 杨洁关键词:异常检测 隶属度函数 遗传算法 自适应机制 基于遗传算法的SVM带权特征和模型参数优化 被引量:24 2008年 建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果。但是在应用中也存在如何对网络数据进行特征编码和选择适当的支持向量机模型参数的问题。在分析了特征编码和模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机带权特征和分类器模型参数的自适应优化算法,并在网络入侵检测中成功的运用算法。最后,使用KDD CUP 1999数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性。 杨洁 郑宁 刘董 罗时贵关键词:遗传算法 支持向量机 入侵检测 支持向量预选取的域着色Voronoi图方法 2008年 支持向量机是建立在统计学习理论基础上的一种机器学习方法,它通过对支持向量的训练而具有很好的分类推广能力。但是从训练样本中选取合适的支持向量很困难,而对噪音样本的训练会使支持向量机的泛化能力下降。在分析了支持向量的分布特性和Voronoi图在特征空间划分的优势后,提出一种利用域着色Voronoi图来选取支持向量的方法。该方法能大量减少训练样本集中的非支持向量,排除孤立噪音样本,最终得到一个包含候选支持向量的训练样本集。仿真实验结果说明了该方法的有效性和可行性。 杨洁 郑宁 徐海涛 刘董 徐明关键词:支持向量 VORONOI图 一种改进免疫遗传算法及在异常检测中的应用 2008年 该文针对免疫遗传算法的不足,在分析其特性的基础上,引入了隔离小生境技术,改进交叉算子和变异算子,提出一种改进算法。在基于模糊关联规则挖掘的异常检测中采用本算法优化后的隶属函数,能够扩大正常关联规则集之间的相似度,缩小正常与异常关联规则集之间的相似度,提高异常检测的性能。通过以网络流量为数据的异常检测实验仿真对算法进行了验证。实验结果说明了该算法的可行性和有效性。 刘董 郑宁 徐海涛关键词:异常检测 隶属函数 免疫遗传算法