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题名蚁群算法选择神经网络参数的网络入侵检测
被引量：1
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作者
鲍梦
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机构
江西科技学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2017年第17期91-93,97,共4页
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基金
项目驱动教学法在教学中的应用研究
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文摘
入侵检测是保证网络安全的关键技术,为了解决神经网络在入侵检测应用中的参数优化难题,提出蚁群算法选择神经网络参数的网络入侵检测模型。首先描述蚁群算法与神经网络参数之间的联系,并建立神经网络参数选择的目标函数,然后采用蚁群算法对目标函数的最优解进行搜索,确定神经网络的最佳参数,最后通过神经网络自组织学习实现入侵检测分类器的构建,选择入侵检测标准数据在Matlab 2014平台上实现仿真实验。结果表明,该模型解决了神经网络在入侵检测中的参数优化难题,建立了综合性能良好的入侵检测分类器,分类结果和分类速度均比典型模型有较显著的优势。
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关键词
网络安全
神经网络
参数优化
蚁群算法
入侵检测分类器
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Keywords
network security
neural network
parameter optimization
ant colony algorithm
intrusion detection classifier
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分类号
TN915.08-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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