基于PCA的3种改进BP算法性能研究

• 作者: 傅秀芬 李志清
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 主成分分析 神经网络 BP算法 误报率 漏报率
• 年，卷（期）: 2011,（21）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 108-110
• 分类号: TP183
• 字数: 4029字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.21.037

摘要

现有入侵检测系统的效率和准确率较低.为此,提出一种基于主成分分析的特征提取方法.对数据源进行特征降维,将获得的主成分作为BP神经网络的输入数据进行识别.分析原始BP算法存在的问题,研究RPBP、CGBP、LMBP3种改进BP算法,并进行仿真实验,结果表明,与原始BP算法相比,改进算法收敛速度快,漏报率和误报率低,能有效改善入侵检测的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅秀芬	广东工业大学计算机学院	93	758	14.0	20.0
2	李志清	广州行政学院信息网络中心	12	84	5.0	9.0