基于改进粒子群算法的入侵检测系统分类器优化方法

摘要

本发明属于智能算法技术领域，公开了一种基于改进粒子群算法的入侵检测系统分类器优化方法，支持向量机参数搜索分析：支持向量机参数有两个：惩罚系数c、核参数g，使用粒子群算法对两个参数进行寻优。自适应粒子群算法分析：根据粒子群隔代进化比例，得出粒子群所处的搜索环境，根据搜索环境对除适应度最好的粒子外的粒子采用想用的惯性权值策略，适应度最好的粒子继续沿着原方向进行搜索。使用粒子群算法参数寻优：粒子群算法在由支持向量机参数c、g组成二维搜索空间进行搜索，循环迭代，最终得出两个参数的最优解。本发明中支持向量机通过改进的粒子群算法查找最优参数，不仅训练模型的时间明显减少，而且支持向量机分类结果有了明显改善。