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基于神经网络的网络入侵检测算法研究
基于神经网络的网络入侵检测算法研究
作者:
黄山
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
神经网络
网络入侵检测
KPCA
ICA
摘要:
提出了一种基于神经网络的入侵检测算法.结合该算法对KPCA和ICA进行了改进,通过与集成神经网络的结合,最终构造出KPCA INN和ICA INN两种分类器,为了使他们的权重能够自适应调整,这里又采用了遗传算法对两个分类器的输出结果进行加权集成.通过实验结果我们可以看出,再结合了KPCA和ICA的两种算法优点的新的入侵检测算法,在检测和学习性能方面都有令人满意的效果.
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文献信息
篇名
基于神经网络的网络入侵检测算法研究
来源期刊
信息通信
学科
工学
关键词
神经网络
网络入侵检测
KPCA
ICA
年,卷(期)
2012,(5)
所属期刊栏目
信息工程
研究方向
页码范围
95
页数
1页
分类号
TP393.08
字数
1287字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
黄山
湖南省交通规划勘察设计院电算出版室
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神经网络
网络入侵检测
KPCA
ICA
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
信息通信
主办单位:
湖北省通信学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-1131
CN:
42-1739/TN
开本:
大16开
出版地:
湖北省武汉市
邮发代号:
创刊时间:
1987
语种:
chi
出版文献量(篇)
18968
总下载数(次)
92
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