[发明专利]基于IQGA的SVM参数优化入侵检测方法

权利要求书

1.一种基于IQGA的SVM参数优化入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：对得到的测试参数数据进行预处理；

步骤S2：利用IQGA算法程序对处理后的测试参数数据进行参数优化；

步骤S3：将经过优化处理后的测试参数数据输入数据对比库中进行对比，检测其与数据对比库中所储存的参数数据是否相同，相同则直接结束，不相同则进行下一步的处理；

步骤S4：利用预处理后的测试参数数据去寻找SVM模型参数，然后根据SVM模型参数构建入侵检测器；

步骤S5:将对比后不相同的测试参数数据输入构建好的入侵检测器中进行检测，满足要求的通过处理模块将最优参数输出，不满足要求的则通过处理模块将数据存储在数据对比库中。

2.根据权利要求1所述的基于IQGA的SVM参数优化入侵检测方法，其特征在于，所述利用IQGA进行优化计算的具体步骤如下：

步骤1：对种群进行初始化，其中为第m代中第j个染色体，其中为染色体中的个体基因的概率幅；

步骤2：通过对种群的测量，获得一组群体状态，随机在[0,1]之间产生一个数r_i,如果r_i≥|α|²，x_i取1，否则取0，使个染色体基因位由介于[0,1]的不确定态转化为1或者0的确定态，以这种方式完成量子态的测量；

步骤3：对种群中每个染色体个体进行解码操作；

步骤4：计算适应度函数值以及目标函数值，并且记录最佳个体以及其适应度；

步骤5：对种群中每个染色体的基因位进行测量，记录下得到一组状态，并且计算个体的适应度值；

步骤6：计算染色体个体基因位的旋转方向以及旋转角度，基因位的旋转角度取值为θ＝k*s(α_i,β_i)；

步骤7：对染色体个体的基因位进行矩阵变换，利用两字旋转门对种群进行更新，产生下一代种群，新的种群中，

3.根据权利要求2所述的基于IQGA的SVM参数优化入侵检测方法，其特征在于：所述染色体中的个体基因位的概率幅为

4.根据权利要求1所述的基于IQGA的SVM参数优化入侵检测方法，其特征在于：所述对比数据库中设有对比模块与记录模块。