本文選題：BP神經網絡 + 人工魚群算法　； 參考：《現代電子技術》2017年01期

【摘要】：為解決傳統入侵檢測算法存在的檢測正確率低、高誤播率和檢測效率低的問題,結合BP神經網絡算法在網絡入侵檢測中的優(yōu)點,提出一種采用人工魚群算法優(yōu)化BP神經網絡算法的方法。通過仿真實驗表明,采用優(yōu)化的神經網絡對入侵數據進行學習和檢測,與傳統網絡入侵檢測算法相比,具有較高的檢測準確率和效率,可以很好地檢測各種網絡入侵類型,大大提高了網絡的安全性能。
[Abstract]:In order to solve the problems of low detection accuracy, high misbroadcast rate and low detection efficiency in traditional intrusion detection algorithms, the advantages of BP neural network algorithm in network intrusion detection are combined. An artificial fish swarm algorithm is proposed to optimize BP neural network algorithm. The simulation results show that, compared with the traditional network intrusion detection algorithm, the optimized neural network is more accurate and efficient than the traditional network intrusion detection algorithm, and it can detect all kinds of network intrusion types well. The security performance of the network is greatly improved.
【作者單位】： 浙江越秀外國語學院;
【分類號】：TP18;TP393.08

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 曲良東;何登旭;;改進的人工魚群算法及其在近似求導中的應用[J];微電子學與計算機;2009年05期

2 王聯國;洪毅;趙付青;余冬梅;;一種簡化的人工魚群算法[J];小型微型計算機系統;2009年08期

3 王宗利;劉希玉;王文平;;一種改進的人工魚群算法[J];信息技術與信息化;2010年03期

4 韋修喜;曾海文;周永權;;云人工魚群算法[J];計算機工程與應用;2010年22期

5 曾蒙迪;;人工魚群算法的簡介及應用[J];信息與電腦(理論版);2011年04期

6 李媛;;基于人工魚群算法的多元線性回歸分析問題處理[J];渤海大學學報(自然科學版);2011年02期

7 陳曉峰;宋杰;;量子人工魚群算法[J];東北大學學報(自然科學版);2012年12期

8 王波;;基于細胞膜優(yōu)化的人工魚群算法研究[J];科技通報;2013年03期

9 王培崇;;人工魚群算法研究綜述[J];中國民航飛行學院學報;2013年04期

10 李曉磊,薛云燦,路飛,田國會;基于人工魚群算法的參數估計方法[J];山東大學學報(工學版);2004年03期

相關會議論文 前3條

1 李曉磊;錢積新;;人工魚群算法:自下而上的尋優(yōu)模式[A];過程系統工程2001年會論文集[C];2001年

2 徐公林;張鐵龍;;人工魚群算法在電力系統負荷模型參數辨識中的應用[A];中國高等學校電力系統及其自動化專業(yè)第二十四屆學術年會論文集（中冊）[C];2008年

3 劉耀年;姚玉萍;李迎紅;劉俊峰;;基于人工魚群算法RBF神經網絡[A];第十屆全國電工數學學術年會論文集[C];2005年

相關博士學位論文 前4條

1 王聯國;人工魚群算法及其應用研究[D];蘭州理工大學;2009年

2 姚正華;改進人工魚群智能優(yōu)化算法及其應用研究[D];中國礦業(yè)大學;2016年

3 李曉磊;一種新型的智能優(yōu)化方法-人工魚群算法[D];浙江大學;2003年

4 張梅鳳;人工魚群智能優(yōu)化算法的改進及應用研究[D];大連理工大學;2008年

相關碩士學位論文 前10條

1 陳斐;改進的人工魚群算法分析與研究[D];西安電子科技大學;2012年

2 王蕾;一種人工螢火蟲群優(yōu)化算法改進的研究[D];青島理工大學;2015年

3 馬堯;基于改進的人工魚群算法在商旅問題中的應用研究[D];西南交通大學;2015年

4 薛亞娣;改進的人工魚群算法及其應用研究[D];蘭州大學;2015年

5 彭鵬;配電網無功優(yōu)化和跟蹤調節(jié)技術研究[D];沈陽理工大學;2015年

6 崔淑慧;三維管路自動敷設算法及干涉校驗方法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

7 黃鋒;混沌人工魚群算法及其在水庫(群)優(yōu)化調度中的應用[D];華北電力大學;2015年

8 劉翔;基于改進人工魚群算法的化工過程優(yōu)化[D];北京化工大學;2015年

9 喻俊松;基于改進人工魚群算法無人機航跡規(guī)劃研究[D];南昌航空大學;2015年

10 陳新;基于人工魚群算法的柔性作業(yè)車間調度研究[D];大連理工大學;2015年

，

本文編號：1877279