【摘 要】
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支持向量机（SVM）作为一种分类技术已经成功运用于入侵检测，但是支持向量机的性能与参数的选择相关。在实际应用中支持向量机的参数选取问题一直没有得到很好地解决。粒子群优化（P
【机 构】
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巢湖学院计算机系,安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室
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支持向量机（SVM）作为一种分类技术已经成功运用于入侵检测，但是支持向量机的性能与参数的选择相关。在实际应用中支持向量机的参数选取问题一直没有得到很好地解决。粒子群优化（PSO）算法作为一种基于群智能方法的进化计算技术，具有良好的全局搜索能力。为了能够自动获取最优的支持向量机参数，提出了在入侵检测系统中基于改进微粒群优化（IPSO）算法的支持向量机参数选择方法，以kdd99数据集进行了仿真实验。仿真实验结果表明：基于粒子群训练的支持向量机方法能够比较好地提高入侵检测系统中数据的分类精度。
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