本文選題：蟻群算法　切入點：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2013年05期

【摘要】：提出一種改進(jìn)的蟻群算法并與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合用于入侵檢測,它既克服了BP傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值確定難度較大、收斂速度慢易陷入局部最小等缺陷,也通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度信息彌補(bǔ)了單獨使用蟻群算法所面臨的不足.仿真實驗結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方法相比,本方法步驟簡化,速度及測試精度明顯提高.
[Abstract]:An improved ant colony algorithm is proposed and combined with the traditional BP neural network for intrusion detection. It not only overcomes the disadvantages of the traditional BP neural network, such as the difficulty of weight determination, the slow convergence rate and the local minimum, etc.The gradient information of BP neural network is also used to make up for the shortage of using ant colony algorithm alone.The simulation results show that compared with the traditional method, this method is simplified, and the speed and precision of the method are improved obviously.
【作者單位】： 福州英華職業(yè)學(xué)院;
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1686188