基于混沌猴群优化的LSSVM网络入侵检测模型建构

摘要

针对网络入侵数据具有高维度、数据量大的特点,引入混沌算子完成标准猴群算法的初始化操作,接着利用优化后的猴群算法对LSSVM的核函数系数以及函数的调节系数进行优化,构建一个CMA-LSSVM入侵检测模型.仿真实验结果表明,该模型对网络入侵数据具有较好的泛化能力和较高的检测精度,效果良好.