本文選題：BP算法　切入點：入侵檢測　出處：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：通過分析BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于檢測系統(tǒng)存在的問題,在傳統(tǒng)BP算法基礎(chǔ)上,采用自動變速率學(xué)習(xí)法,引入遺忘因子、隨機優(yōu)化算子,并將其用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)。仿真實驗結(jié)果表明,改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于入侵檢測,速度快、易收斂,目標(biāo)精度0.02很快達到。改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的檢測率、漏測率、誤報率分別為96.17%,3.83%,4.15%,檢測率比未改進的BP算法要高出11.65%,漏測率比未改進的BP算法要低10.66%,誤報率比未改進的BP算法要低4.07%,改進算法優(yōu)越性明顯。
[Abstract]:By analyzing the problems of BP neural network used to detect the system, based on the traditional BP algorithm, the automatic variable rate learning method is adopted, the forgetting factor is introduced, and the random optimization operator is introduced. The simulation results show that the improved BP neural network algorithm is fast, easy to converge, and the precision of target is 0.02. The detection rate and miss rate of the improved BP neural network algorithm are obtained quickly. The false positive rate is 96.17 / 3.83 / 4.15, the detection rate is 11.65 higher than the unimproved BP algorithm, the missing rate is 10.66% lower than the unimproved BP algorithm, and the false positive rate is 4.07% lower than the unimproved BP algorithm, the superiority of the improved algorithm is obvious.
【作者單位】： 成都理工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TP183;TP393.08

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本文編號：1646117