本文關(guān)鍵詞：PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法

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【摘要】：針對經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測應(yīng)用中收斂速度慢、學(xué)習(xí)性能不夠理想等缺陷,以消除原始數(shù)據(jù)中的冗余信息、提升入侵檢測算法的檢測性能為目的,綜合采用主成分分析法和附加動量法,提出了一種基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法,通過對數(shù)據(jù)的特征選擇和對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值修正,對經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行了拓展和改進。首先對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,并對處理后的數(shù)據(jù)集進行降維處理以確定主分量的特征數(shù),最后將處理完成后的數(shù)據(jù)集輸入到改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進行檢測。通過在KDD Cup 1999網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上的大量實驗證明,該方法在大部分網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,尤其是在訓(xùn)練樣本較為充足的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中時,系統(tǒng)模型的收斂性、檢測效率和檢測準(zhǔn)確率上均優(yōu)于經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和半監(jiān)督入侵檢測方法。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 入侵檢測系統(tǒng) 主成分分析 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 附加動量法 入侵檢測算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61309022)
【分類號】：TP393.08;TP183
【正文快照】： 引用格式:梁辰,李成海,周來恩.PCA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法[J].空軍工程大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2016,17(6):93?98.LIANG Chen,LIChenghai,ZHOU Laien.A PCA?BP Neural Network?based Intrusion Detection Method[J].Journal of Air Force Engineering University:NaturalScience

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【共引文獻】

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1 梁辰;李成海;周來恩;;PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法[J];空軍工程大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2016年06期

2 朱俚治;朱梧j，

本文編號：571806