本文選題：網(wǎng)絡(luò)入侵檢測 + 最小信息準(zhǔn)則�。� 參考：《吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版)》2015年04期

【摘要】：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定隱層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的問題,提出一種利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中最小信息準(zhǔn)則計(jì)算最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并推導(dǎo)出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)公式.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,經(jīng)過結(jié)構(gòu)優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的準(zhǔn)確率明顯提高,平均分類準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上,算法的整體性能表現(xiàn)優(yōu)良.
[Abstract]:In order to solve the problem that BP(back propagation neural network can only determine the number of hidden layer neurons according to empirical formula, an optimal network structure is proposed by using the minimum information criterion in statistics, and the evaluation formula of network structure is deduced. The simulation results show that the BP neural network with optimized structure can improve the accuracy of network intrusion detection, the average classification accuracy is over 90%, and the overall performance of the algorithm is excellent.
【作者單位】： 嘉應(yīng)學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):S2013010013307) 廣東省高等學(xué)校學(xué)科與專業(yè)建設(shè)專項(xiàng)基金科技創(chuàng)新項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):2013KJCX0171)
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1973769