基于多层自组织映射和主成分分析的入侵检测方法

摘要

首先改进了自组织映射学习和分类算法,通过引入自定义变量匹配度、约简率和约简样本量化误差,提出了一种新的基于多层自组织映射和主成分分析入侵检测模型与算法.模型运用主成分分析算法对输入样本进行特征约简,运用分层思想对分类精度低的聚类进行逐层细分,解决了单层自组织映射分类不精确的问题.实验结果表明该模型用于入侵检测的效果良好,能准确区分攻击与否且能进一步指出攻击的具体类型.