萤火虫优化的异构集成学习网络入侵检测方法

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在网络入侵检测中单独使用一种机器学习方法检测存在盲区,检测精度较低,提出一种基于GSO优化权值的异构集成学习入侵检测算法.在构造基分类器中,通过对样本集的采样和特征集的选择增大各个基分类器样本间的差异性;通过不同学习算法对样本集的学习增强基分类器的差异度,通过加权方式集成得到检测结果.在设计权值时,引入萤火虫优化算法,对各个基分类器的分类结果权值进行优化.在通用数据集和CSE-CIC-IDS2018数据集上的实验,表明提出的方法能够有效提高检测的精度,降低误报率和漏报率.
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文章主要对轴承钢内的TiN夹杂析出的相关理论进行了有效地分析,从而了解到在不同凝固率的情况下TiN夹杂析出溶解度饱和线.并且在此基础上从而提出避免TiN夹杂析出的钛元素还有氮元素的控制范围以及提出了生产阶段两者的有效控制措施.
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