【摘 要】
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为了提高入侵检测系统的检测率和降低系统的误检率，对基本的粒子群算法采用在粒子群初始化阶段，种群的离散度必须满足一定的要求才能开始迭代；在算法迭代过程中，惯性权重、加速系
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为了提高入侵检测系统的检测率和降低系统的误检率，对基本的粒子群算法采用在粒子群初始化阶段，种群的离散度必须满足一定的要求才能开始迭代；在算法迭代过程中，惯性权重、加速系数的调整都与当前粒子群的离散度相关；当种群的离散度小于一定数值时，进行保优重初始化，同时采用适应度函数拉伸操作，重新迭代等几个方面的改进。经过KDD Cup 1999数据集的训练和检验数据的仿真测试，改进后的粒子群算法具有较高的检测正确率和较低的误检率，而且新算法收敛速度快，不易局部最优。
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