【摘要】：傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在容易陷入局部最優(yōu)、收斂速度慢等缺點(diǎn)。為此,根據(jù)人工蜂群算法全局尋優(yōu)以及群體智能的特點(diǎn),在初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)時(shí),將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差作為人工蜂群算法的適應(yīng)度,選擇適應(yīng)度最好的一組參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)和收斂速度慢的問(wèn)題。將人工蜂群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于入侵檢測(cè)中,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,優(yōu)化后的網(wǎng)絡(luò)模型可加快收斂速度,提高檢測(cè)精度。
[Abstract]:The traditional BP neural network has some disadvantages such as easy to fall into local optimum and slow convergence speed. Therefore, according to the characteristics of global optimization and swarm intelligence of artificial bee colony algorithm, the error of neural network is regarded as the fitness of artificial bee colony algorithm when the parameters of neural network are initialized. A set of parameters with the best fitness is chosen as the weights and thresholds of the neural network to avoid the problem of the neural network falling into local optimum and slow convergence speed. The artificial bee colony optimized BP neural network model is applied to intrusion detection. The simulation results show that the optimized network model can accelerate the convergence speed and improve the detection accuracy.
【作者單位】： 河南大學(xué)數(shù)據(jù)與知識(shí)工程研究所;河南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272545) 河南省科技廳科技攻關(guān)計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(142102210390) 河南省教育廳自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(13B520918)
【分類號(hào)】：TP18;TP393.08

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8 曾U喺，

本文編號(hào)：2321385