基于改进的BP神经网络的入侵检测研究

• 作者: 王博 罗超
• 来源期刊: 井冈山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: BP 神经网络 入侵检测 局部最小 梯度下降
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 66-70
• 分类号: TP393
• 字数: 3343字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8085.2011.04.017

摘要

本文提出了引入可调因子和遍历局部最小并逃逸的方法,以解决标准BP算法中误差曲面过于平坦导致迭代次数增加、易陷入局部最小的缺点,并将此算法应用到网络入侵检测系统,对五类入侵行为进行检测.实验结果表明,改进后的BP算法大大缩短了系统响应时间并降低了检测系统的漏检率和误检率,极大改善了入侵检测系统的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗超	井冈山大学现代教育技术中心	32	79	5.0	8.0
2	王博	井冈山大学电子与信息工程学院	27	49	4.0	5.0