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入侵检测日志数据具有数据量大、特征数目繁多以及连续型属性多的特点.传统的特征选择方法在处理连续型数据时要先进行离散化,这需要花费大量的预处理时间并且离散化过程可能会丢失一些重要信息,导致分类精度下降.针对上述问题,首先引入能直接处理连续型数据的邻域粗糙集约简模型,在此基础上构造计算粒子群优化算法中粒子的适应度函数,最后给出一种基于邻域粗糙集模型和粒子群优化的特征选择算法.仿真实验结果表明该算法可以选择较少的特征,改善分类的能力.
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计算机研究与发展
ISSN： 1000-1239
Year： 2010
Issue： 7
Page： 1261-1267
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