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基于PSO-BP算法的入侵檢測研究

于淑香; 許禮捷 沙洲職業工學院; 江蘇張家港215600
  • 粒子群優化算法
  • bp神經網絡
  • 入侵檢測
  • 全局搜索
  • 收斂速度

摘要:提出基于PSO-BP的入侵檢測算法并建立測試模型。用PSO算法優化BP神經網絡的權值和閾值,解決其參數設置依賴性問題,充分利用PSO算法的全局搜索性和收斂速度快的特點,克服BP算法的易陷入局部最優、收斂速度慢的缺點。采用KDD CPU99入侵測試數據集進行實驗,結果表明,在檢測率、誤報率、漏報率方面均優于傳統BP算法且縮短了檢測時間,提高了入侵的檢測效率和性能。

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沙洲職業工學院學報

  • 預計1個月內 預計審稿周期
  • 0.51 影響因子
  • 教育 快捷分類
  • 季刊 出版周期

主管單位:張家港市人民政府;主辦單位:沙洲職業工學院

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