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量子类论文范文参考文献,与入侵检测中检测器生成方法的相关论文格式

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是减少了参数的个数,同时算法的结构也得到了简化；另一个是利用进化方程的记忆的,可以利用个体自身的局部最优信息,邻域种群的最优信息,以及整个种群最优状态的信息,从而使旋转角θ能够得到更加合理的调整,还能够更好地跳出局部极值.进化方程可定义为：U等于

p-xi,其中k1,k2,k3,k4为影响因子,pi,pj是左右邻域种群极值,pm为个体所在种群极值,p为全局极值.

（3）具体实现步骤

Step1：将量子位概率空间平均分为N个,即体表N个子群,0、1极限概率为δ,用公式子种群,也就是将同子种群内的每个个体初始化为量子染色体,每个量子染色体的概率相同,不同子种群个体的状态以不同概率出现,以此增加初始化个体的多样性.

Step2：初始化步骤1中的每一个子群Qi()

Step4：依次对Pi()t进行适应度评估；

Step6：保留步骤5中得到的N个最佳个体,如果此时得到了满意解,则算法终止,否则转入Step7；

Step7：采用（2）中定义的量子门U()

Step8：以确定的概率进行量子变异；

Step9：对于每个新的子代Qi()t+1,算法转至Step4继续进行.

4结论

检测器集的好坏决定了入侵检测系统的性能,因而检测器集的生成算法是入侵检测系统开发中最核心的部分.该文引入量子遗传算法来实现检测器的优化过程,设计了基于遗传算法的检测器生成算法.该算法通过模拟自然界协同进化机制,把需要进化的种群划分为多个子种群,各个种群采用量子遗传算法进行优化,使整个入侵检测系统具有良好的自适应性和多样性.在接下来的研究中,将重点研究侵检测器中各参数的影响程度的问题,以提高入侵检测系统的自适应性和有效性,进一步提高入侵检测的准确率.

参考文献

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