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基于改进FastICA算法的入侵检测样本数据优化方法
基于改进FastICA算法的入侵检测样本数据优化方法
上传者:
38651365
|
上传时间: 2022-03-09 16:03:41
|
文件大小: 858KB
|
文件类型: -
入侵检测
快速独立成分分析
数据优化
牛顿迭代法
为更好实现对入侵检测样本数据的优化处理,提出了一种改进的快速独立成分分析(FastICA)算法,采用基于加权相关系数进行白化处理以减少信息损失,并优化牛顿迭代法使其满足三阶收敛。对算法进行了细致描述,分析了算法的时间复杂度。实验结果表明,该方法可有效减少数据信息损失,具有迭代次数少、收敛速度快等优点,可有效提高入侵检测样本数据的优化效率。
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