研究文章
入侵检测系统在云环境中使用的G-ABC深神经网络
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输入:N数据⟵归一化预处理后的数据 |
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输出:年代数据⟵选定数据规范化数据根据他们的健康 |
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计算大小,行,坳=大小(N数据) |
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最终记录= [] |
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数= 1 |
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我的范围(N数据上校) |
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当前功能坳=N数据(所有行,我) |
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所有分组蜜蜂记录= [] |
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为J范围内(5) |
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Ebee =[当前功能(1)上校,其他五个电流特性坳(随机) |
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定义G-ABC的适应度函数 |
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所有适合记录= [] |
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健康状态= 0 |
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对K范围(Ebee) |
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如果Ebee (K)>Obee |
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健康状态= 1 |
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其他的 |
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健康状态= 0 |
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结束- - - - - -如果 |
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所有适合记录(K) =健康的状态 |
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结束- - - - - -为 |
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结束- - - - - -为 |
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所有符合=适应度函数(Ebee Obee) |
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如果非零的数> 1 |
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蜜蜂状态= 1 |
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其他的 |
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蜜蜂状态= 0 |
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结束- - - - - -如果 |
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所有的蜜蜂记录(J)=蜜蜂状态 |
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结束- - - - - -为 |
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如果非零的数所有蜜蜂记录>平均(所有蜜蜂记录) |
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最后的记录(数)=我 |
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数=数+ 1 |
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结束- - - - - -如果 |
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结束- - - - - -为 |
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选择的数据规范化数据根据G-ABC选择指数 |
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年代数据=N数据(所有行,最后记录) |
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返回:年代数据选择数据 |
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结束- - - - - -算法 |
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