改进海鸥算法优化DELM的入侵检测方法研究

作者：罗俊星

来源：绵阳师范学院学报, 2023, 42(05): 81-90.

DOI：10.16276/j.cnki.cn51-1670/g.2023.05.012

• 入侵检测
• 海鸥算法
• 深度极限学习机
• 精英反向策略
• 正余弦算法

针对深度极限学习机DELM的输入权重和隐藏层偏置的随机初始化，从而影响入侵检测性能的问题，提出基于改进海鸥算法优化DELM的入侵检测方法ESCSOA-DELM.先运用精英反向策略初始化海鸥算法，再用改进正余弦算法和精英反向策略更新精英海鸥位置，以此对DELM的输入层权重和隐藏层偏置参数优化.通过标准测试函数，分析比较ESCSOA与SOA、GWO、PSO算法，验证了ESCSOA算法改进的有效性.基于天然气管道入侵数据集的实验结果表明，ESCSOA-DELM模型在准确率、误报率、漏报率、F1和ROC曲线等评价指标上优于其他模型，体现了较理想的入侵检测性能.

• 出版日期2023
• 单位漳州职业技术学院