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融合集成学习技术和PSO-GA算法的特征提取技术的入侵检测方法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-07-22

    • 融合集成学习技术和PSO-GA算法的特征提取技术的入侵检测方法

    • Intrusion detection method based on ensemble learning and feature selection by PSO-GA

    • “在工业网络安全领域，专家提出了一种新的入侵检测方法，通过粒子群优化-遗传混合算法提取特征，使用堆叠集成学习框架提升预测精度，检测精确度分别达到95%和93%。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第4期 页码：1396-1405
    • 作者机构：

      沈阳化工大学 计算机科学与技术学院，沈阳 110142

    • 作者简介：

      王军（1978-），男，教授，博士.研究方向：工业网络安全.E-mail： wj_software@hotmail.com

      付强（1990-），男，讲师，博士.研究方向：工业网络安全.E-mail： qiang.fu@outlook.com

    • 基金信息：
      辽宁省自然基金项目(2022-MS-291);国家外国专家项目(G2022006008L);辽宁省教育厅高校基本科研项目(LJKMZ20220781;LJKMZ20220783;LJKQZ20222457)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230751    

      中图分类号： TP399

    • 收稿：2023-07-17，

      纸质出版：2025-04-01

    移动端阅览

  • 王军,司昌馥,王凯鹏等.融合集成学习技术和PSO-GA算法的特征提取技术的入侵检测方法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(04):1396-1405. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230751.

    WANG Jun,SI Chang-fu,WANG Kai-peng,et al.Intrusion detection method based on ensemble learning and feature selection by PSO-GA[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(04):1396-1405. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230751.

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