混沌粒子群优化扩展卡尔曼滤波北斗伪距定位

来源 :长春工业大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yangtianmei02
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基于粒子群优化(PSO)扩展卡尔曼滤波,添加了混沌扰动因子扩大粒子群的应用范围,改善了传统粒子群局部最优求解过程。
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为了提高网络入侵检测(NID)系统的检测准确度,适应现代网络需求,提出一种入侵检测的深度学习方法.该方法利用堆叠式非对称深度自编码器(NDAE)构建深度学习分类模型,将堆叠式NDAE(深度学习)和随机森林(浅层学习)的优点相结合,以支持NID在现代网络中的运行.实验使用KDD Cup\'99和NSL-KDD基准数据集对所提分类器进行评价.实验结果证明了所提方法的有效性,其分类器能够有效降低网络入侵检测的时间,精简数据特征,提高检测精度,实现了最高约5%的召回率提升和最高98.81%的训练时间缩减.
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