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一种基于特征选择和决策树的网络异常分类规则提取方法
- 专利权人:
- 上海电机学院
- 发明人:
- 苏庆刚,赵雷,张龙飞
- 申请号：
- CN201510916818.2
- 公开号：
- CN105550578A
- 申请日:
- 2015.12.10
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 菅秀君
- 摘要：
- 本发明提出一种基于特征选择和决策树的网络异常分类规则提取方法，包括下列步骤：步骤A：对数据库中的特征数据进行预处理，初始化参数，产生初始解；步骤B：使用遗传算法进行参数优化，选择具有最好测试准确性的特征；步骤C：使用决策树算法进行构造决策规则；步骤D：评估所述决策规则的准确率；步骤E：判断是否达到终止条件；步骤F：当未达到终止条件时，返回步骤B继续执行；步骤G：当达到终止条件时，输出异常发现决策规则、准确率和选择的规则。本发明是一种基于混合人工智能的网络异常检测方法，其利用遗传算法进行特征发现，利用决策树算法产决策规则，与单一的检测方法相比，提高了网络异常检测的准确性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
