【摘 要】
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为维护无线网络的安全，以提升无线网络的安全状态检测能力为目标，提出了基于粒子群算法优化支持向量机（SVM）的无线网络安全状态检测方法。通过分析无线网络安全状态检测的工作原理，根据无线网络入侵行为建立基于支持向量机的一对多分类器，采用改进粒子群算法获取最优支持向量机参数，并构建无线网络安全状态检测模型。实验结果表明，该方法具有良好的收敛效果和预防算法早熟的能力，平均检测时间少和检测正确率高，能够满足
【机 构】
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为维护无线网络的安全，以提升无线网络的安全状态检测能力为目标，提出了基于粒子群算法优化支持向量机（SVM）的无线网络安全状态检测方法。通过分析无线网络安全状态检测的工作原理，根据无线网络入侵行为建立基于支持向量机的一对多分类器，采用改进粒子群算法获取最优支持向量机参数，并构建无线网络安全状态检测模型。实验结果表明，该方法具有良好的收敛效果和预防算法早熟的能力，平均检测时间少和检测正确率高，能够满足无线网络安全状态检测的实时性要求。
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