發(fā)布時間：2019-02-22 21:15

【摘要】：提出一種基于Kohonen網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)入侵聚類研究的方法,在闡述基本理論、原理和算法步驟基礎(chǔ)上,利用Matlab軟件平臺對提出的網(wǎng)絡(luò)入侵算法進行測試研究,并同其他方法進行仿真對比,發(fā)現(xiàn)Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的網(wǎng)絡(luò)入侵聚類在訓(xùn)練準(zhǔn)確率、測試準(zhǔn)確率和運行時間3個方面都優(yōu)于PNN算法,其準(zhǔn)確率可以達(dá)到98.1%。
[Abstract]:In this paper, a method of network intrusion clustering based on Kohonen network is proposed. On the basis of explaining the basic theory, principle and algorithm steps, the network intrusion algorithm is tested and studied by using Matlab software platform. Compared with other simulation methods, it is found that the network intrusion clustering of Kohonen neural network algorithm is superior to PNN algorithm in training accuracy, test accuracy and running time, and its accuracy can reach 98.1.
【作者單位】： 廣東技術(shù)師范學(xué)院;
【基金】：全國教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃2012年度教育部重點課題(DCA120190)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2428640