PSO优化BP神经网络入侵检测模型

• 作者: 傅德胜 张媛
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 粒子群优化 BP神经网络 信息增益
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 通信保密
• 页码范围: 81-83
• 分类号: TP183
• 字数: 2388字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2010.01.028

摘要

文中提出了一种基于变惯性因子粒子群优化的BP网络学习算法.该算法用PSO算法代替了传统的BP算法,克服了BP算法易陷入局部最小值的不足,并且将该算法应用于入侵检测中.在预处理数据时,采用了信息增益的方法,提取出舍信息量多的特征作为BP网络的输入向量.通过实验仿真比较,证明了该算法的收敛速度快,迭代次数少,准确率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张媛	南京信息工程大学计算机与软件学院	17	55	4.0	7.0
2	傅德胜	南京信息工程大学计算机与软件学院	82	681	12.0	22.0