基于BP神经网络的入侵检测系统的特征选择

• 作者: 李凯 田双亮 耿丽君
• 来源期刊: 长春大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 改进的遗传算法 特征选择 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机工程
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3274字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3907-B.2009.03.014

摘要

随着各种入侵和攻击网络工具的出现,入侵检测成为网络管理的关键组成部分.特征选择能够有效地提高机器学习与规则提取算法性能.本文设计了一种基于遗传神经网络的入侵检测系统,采用基于多种改进的遗传算法特征选择方法,实验结果表明不同改进的遗传算法特征选择对BP神经网络的分类正确率有一定的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田双亮	西北民族大学计算机与信息工程学院	153	388	10.0	13.0
2	李凯	西北民族大学计算机与信息工程学院	12	25	4.0	4.0
3	耿丽君	山西财经大学会计学院	7	14	3.0	3.0