基于粗糙集和神经网络理论的入侵检测分类器的设计与实现

• 作者: 张小松 窦炳琳 郭琳虹
• 来源期刊: 唐山学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 分类器 粗糙集 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息工程
• 页码范围: 18-20
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 2870字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-349X.2007.02.008

摘要

入侵检测系统中分类器的设计是整个系统中重要部分.提出一种基于粗糙集约简算法的神经网络分类器模型,将粗糙集能够在保持系统精度的情况下去掉冗余属性引入到神经网络中,优化网络结构.实验测试表明,此模型能够保证系统检测的准确性,具有一定的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张小松	唐山学院信息工程系	19	77	5.0	7.0
2	郭琳虹	唐山学院信息工程系	16	35	3.0	4.0
3	窦炳琳	华北电力大学信息与网络管理中心	5	60	4.0	5.0