【摘 要】
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针对Kohonen神经网络模型网络入侵聚类正确率较低的问题，将入侵杂草优化（IWO）算法与Kohonen神经网络相结合，提出IWO—Kohonen聚类算法。利用IWO算法优化Kohonen神经网络的初始权
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,怀化学院计算机科学与技术系
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针对Kohonen神经网络模型网络入侵聚类正确率较低的问题，将入侵杂草优化（IWO）算法与Kohonen神经网络相结合，提出IWO—Kohonen聚类算法。利用IWO算法优化Kohonen神经网络的初始权值，训练Kohonen神经网络模型得到最优值。使用IWO算法增强算法的搜索能力，提高聚类正确率，并加快算法的收敛速度。实验结果表明，该算法与模糊聚类算法和广义神经网络聚类算法相比，分类正确率较高；与蚂蚁聚类算法和模糊C均值聚类算法相比，网络入侵检测率较高，误报率较低。
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