本文作者：徐守坤；王薇；乐光学；成功正常投稿发表论文到《计算机工程》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：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。
【论文正文预览】：1概述在网络中已有多种系统迅速发展,如在线购物、网上银行、股票交易、外汇兑换以及在线拍卖。然而,由于网络社交开放,计算机系统以及系统中数据的安全性难以保障。网络的大规模发展促使网络的入侵检测能力成为基础结构保护机制中的关键部分。网络的入侵检测可以被定义为:识
【文章分类号】：TP393.08;TP301.6
【稿件关键词】：入侵杂草优化Kohonen神经网络入侵检测系统聚类检测率误报率
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【稿件标题】：【k均值聚类算法范文】IWO-Kohonen聚类算法在IDS中的应用
【作者单位】：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;
【发表期刊期数】：《计算机工程》2014年01期
【期刊简介】：《计算机工程》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机工程杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN31-1289/TP，国际刊号：ISSN1000-3428。计算机工程杂志社由中国电子科技集团公司主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来......更多计算机工程杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6013/)投稿信息
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