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基于免疫算法和反向传播神经元网络的无线网络入侵检测研究被引量：3: 1; 作者靳旭玲余桂贤 +2 位作者徐亚飞李光平薛阳《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第8期287-288,292,共3页; 为了能够检测到无线网络系统中已知和未知类型的入侵者,提高无线网络系统的安全性,在对网络数据分析和研究的基础上,提出一种基于免疫算法和反向传播神经元网络的入侵检测方法。首先利用免疫算法对网络数据进行预处理,再运用反向传播神... 展开更多; 关键词免疫算法反向传播神经元网络入侵检测特征选择; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于遗传算法和神经元网络的心电信号T波检测被引量：3: 2; 作者余生晨高立 +3 位作者薛阳黄江兰余桂贤崔新伟《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期481-484,489,共5页; 为了提高T波检测准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本研究结合求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法,用于T波检... 展开更多; 关键词 T波检测全局最优解遗传算法反向传播神经元网络小波变换; 在线阅读下载PDF 职称材料

网络入侵检测系统的最优特征选择方法被引量：10: 3; 作者王树杜启军 +5 位作者余桂贤余生晨李广平徐亚飞薛阳王晓伟《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第15期140-141,144,共3页; 用于网络入侵检测系统(IDS)的特征(变量)数量太多或太少都会降低IDS识别入侵者的正确率。为解决这一矛盾,提出一种选择最优特征的方法。计算每个特征或组合成的新特征对IDS的"贡献"值,选择少量"贡献"值较大的特征(... 展开更多; 关键词入侵检测系统最优特征反向传播神经元网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

网络入侵检测系统中的特征降维方法: 4; 作者范玉涛高立余生晨《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第29期138-141,160,共5页; 一般来说,入侵检测系统(IDS)识别入侵者时,所使用的相互独立的特征越多,则提供的分类信息也越多,也越有利于提高IDS的正确识别率,但另一方面,IDS是借用一些数学方法来完成的,它要求用于分类的特征越少越好。为了解决这个矛盾,提高IDS的... 展开更多; 关键词入侵检测系统特征降维反向传播神经元网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

网络入侵检测系统中互相独立特征的求取方法: 5; 作者时光郝莹 +3 位作者卢秀林刘全福徐龙伟雷玉国《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期125-127,143,共4页; 为了提高网络入侵检测系统(IDS)的实时性、可用性以及整体性能,提出了一种自动识别特征相关性的方法(特征分类法)。用该方法提取出的互相独立(或相关性很小)的特征作为反向传播神经元网络的输入,以此为基础建立了一个IDS。实验证明该方... 展开更多; 关键词入侵检测系统特征相关性反向传播神经元网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种提高云计算环境下检测入侵者速度和正确率的新方法: 6; 作者阿淑芳刘宁宁 +2 位作者余桂莲余桂希余生晨《计算机应用与软件》北大核心 2021年第4期311-317,共7页; 云计算环境要求入侵检测系统(IDS)极其快速和准确,用于云计算的智能型IDS——反向传播神经元网络(BPNN)经常出现“泛化问题”,即BPNN无解或总误差函数不能收敛于全局最小值。泛化问题降低了BPNN的识别速度和正确率。为了解决该问题,提... 展开更多; 关键词云计算入侵检测系统泛化问题梯度法反向传播神经元网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于免疫算法和反向传播神经元网络的无线网络入侵检测研究被引量：3: 1; 作者靳旭玲余桂贤徐亚飞李光平薛阳; 机构北京建筑工程学院理学院北京兆方投资控股股份有限公司安徽省皖北煤电集团钱营孜煤矿北京政法职业学院; 出处《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第8期287-288,292,共3页; 基金北京建筑工程学院科学研究基金项目(100803807); 文摘为了能够检测到无线网络系统中已知和未知类型的入侵者,提高无线网络系统的安全性,在对网络数据分析和研究的基础上,提出一种基于免疫算法和反向传播神经元网络的入侵检测方法。首先利用免疫算法对网络数据进行预处理,再运用反向传播神经元网络对处理后的数据(程序)进行识别。实验表明用该方法检测无线网络系统中的新型入侵者是可行、有效的,检测入侵者的准确率可达到97%。; 关键词免疫算法反向传播神经元网络入侵检测特征选择; Keywords Immune algorithm Back propagation neural network（BPNN） Intrusion detection Feature selection; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于遗传算法和神经元网络的心电信号T波检测被引量：3: 2; 作者余生晨高立薛阳黄江兰余桂贤崔新伟; 机构华北科技学院计算机系北京政法职业学院北京航空航天大学; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期481-484,489,共5页; 基金国家自然科学基金(60373098) 华北科技学院博士基金(A06006) 中国博士后科学基金(第27批); 文摘为了提高T波检测准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本研究结合求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法,用于T波检测。首先,用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值;然后,把该近似值作为初始值,训练该神经元网络;最后,用训练好的BP神经元网络识别T波。考虑到T波波峰一定是小波变换(WT)模极大值对,但是反过来,WT模极大值对不一定是T波波峰,首先检测到R波之后一定范围内的WT模极大值对,称为准T波(备选T波),再用训练好的BP神经元网络对刚才检测出的准T波进行筛选和识别,最后确认出真正的T波。MIT数据库实验表明用这样的组合方法检测T波,其检测准确率可达到98%。采取小波变换、GA、BP神经元网络的组合可提高识别T波的正确率。; 关键词 T波检测全局最优解遗传算法反向传播神经元网络小波变换; Keywords T wave detection, global optimization value, genetic algorithms, back propagation neural network,wavelet transform; 分类号 R318.04 [医药卫生—生物医学工程] Q811 [生物学—生物工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名网络入侵检测系统的最优特征选择方法被引量：10: 3; 作者王树杜启军余桂贤余生晨李广平徐亚飞薛阳王晓伟; 机构华北科技学院计算机系标旗集团皖北煤电集团钱营孜煤矿北京政法职业学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第15期140-141,144,共3页; 基金华北科技学院博士基金资助项目"网络入侵检测系统的几个关键问题的解决方法"(A0825); 文摘用于网络入侵检测系统(IDS)的特征(变量)数量太多或太少都会降低IDS识别入侵者的正确率。为解决这一矛盾,提出一种选择最优特征的方法。计算每个特征或组合成的新特征对IDS的"贡献"值,选择少量"贡献"值较大的特征(最优特征)作为IDS识别入侵者的特征,既减少特征数量又基本保留了原始特征组所提供的信息。实验证明该方法实用且识别入侵者的正确率较高。; 关键词入侵检测系统最优特征反向传播神经元网络; Keywords Intrusion Detection System（IDS） optimal character Back Propagate（BP） neural network; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名网络入侵检测系统中的特征降维方法: 4; 作者范玉涛高立余生晨; 机构华北科技学院计算机系; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第29期138-141,160,共5页; 基金华北科技学院博士基金项目No.A06006~~; 文摘一般来说,入侵检测系统(IDS)识别入侵者时,所使用的相互独立的特征越多,则提供的分类信息也越多,也越有利于提高IDS的正确识别率,但另一方面,IDS是借用一些数学方法来完成的,它要求用于分类的特征越少越好。为了解决这个矛盾,提高IDS的实时性和整体性能,给出了一种特征降维算法,即,通过数学变换,把原来n个特征的信息尽量集中到较少的k(k<n)个新特征中去,然后用这个新特征识别入侵者。这些较少的新特征作为IDS的输入,可以提高IDS的整体性能。以此为基础建立了一个基于反向传播神经元网络的IDS。实验证明用该方法所建立的IDS效果较好。给出的特征降维算法既可以保留原来n个特征的信息,又能用较少的k个新特征识别入侵者,提高了IDS的总体性能,降低了计算复杂度。; 关键词入侵检测系统特征降维反向传播神经元网络; Keywords intrusion detection system dimensionality reduction of characters back propagate neural network; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名网络入侵检测系统中互相独立特征的求取方法: 5; 作者时光郝莹卢秀林刘全福徐龙伟雷玉国; 机构中国科学院研究生院华北科技学院计算机系北京建筑工程学院上海能源股份有限公司孔庄煤矿; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期125-127,143,共4页; 基金建设部软科学研究项目No.2007-K2-3~~; 文摘为了提高网络入侵检测系统(IDS)的实时性、可用性以及整体性能,提出了一种自动识别特征相关性的方法(特征分类法)。用该方法提取出的互相独立(或相关性很小)的特征作为反向传播神经元网络的输入,以此为基础建立了一个IDS。实验证明该方法以及所建立的IDS效果较好。结论表明通过分类可以求得一组特征互相之间的相关程度,进一步可求得互相独立(或相关性很小)的特征。; 关键词入侵检测系统特征相关性反向传播神经元网络; Keywords Intrusion Detection System（IDS） inter-relativity of character back propagate neural network; 分类号 TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种提高云计算环境下检测入侵者速度和正确率的新方法: 6; 作者阿淑芳刘宁宁余桂莲余桂希余生晨; 机构邢台学院固原市原州区第五中学宁夏海原县职业中学华北科技学院计算机学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2021年第4期311-317,共7页; 基金国家重点研发计划项目(2018YFC0808306) 河北省物联网监控中心项目(3142016020) 河北省重点项目(19270318D)。; 文摘云计算环境要求入侵检测系统(IDS)极其快速和准确,用于云计算的智能型IDS——反向传播神经元网络(BPNN)经常出现“泛化问题”,即BPNN无解或总误差函数不能收敛于全局最小值。泛化问题降低了BPNN的识别速度和正确率。为了解决该问题,提出两种解决方法。第一种是剔除相关性大的那些特征,保留相关性较小或互相独立的重要特征,以便减少特征数量。第二种是综合利用遗传算法(GA)和最速下降法(梯度法)的优点,降低BPNN的泛化性。用GA求出BPNN全局最优解的近似值,把该近似值作为最速下降法的初始值,进行迭代,最终求得BPNN全局最优解的精确值。仿真实验表明给出的方法是有效的且能够解决BPNN的“泛化问题”,同时能够提高BPNN识别入侵者的速度和正确率。; 关键词云计算入侵检测系统泛化问题梯度法反向传播神经元网络; Keywords Cloud computing IDS Generalization problem Gradient method BPNN; 分类号 TP311.08 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于免疫算法和反向传播神经元网络的无线网络入侵检测研究	靳旭玲余桂贤徐亚飞李光平薛阳	《计算机应用与软件》 CSCD	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于遗传算法和神经元网络的心电信号T波检测	余生晨高立薛阳黄江兰余桂贤崔新伟	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2008	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	网络入侵检测系统的最优特征选择方法	王树杜启军余桂贤余生晨李广平徐亚飞薛阳王晓伟	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2010	10	在线阅读下载PDF 职称材料
4	网络入侵检测系统中的特征降维方法	范玉涛高立余生晨	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	网络入侵检测系统中互相独立特征的求取方法	时光郝莹卢秀林刘全福徐龙伟雷玉国	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种提高云计算环境下检测入侵者速度和正确率的新方法	阿淑芳刘宁宁余桂莲余桂希余生晨	《计算机应用与软件》北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料