本文選題：網(wǎng)絡入侵檢測 + 最小信息準則　； 參考：《吉林大學學報(理學版)》2015年04期

【摘要】：針對網(wǎng)絡入侵檢測中BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡只能根據(jù)經(jīng)驗公式確定隱層神經(jīng)元個數(shù)的問題,提出一種利用統(tǒng)計學中最小信息準則計算最優(yōu)的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),并推導出網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的評價公式.仿真實驗結(jié)果表明,經(jīng)過結(jié)構(gòu)優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡對于網(wǎng)絡入侵檢測的準確率明顯提高,平均分類準確率達到90%以上,算法的整體性能表現(xiàn)優(yōu)良.
[Abstract]:In order to solve the problem that BP(back propagation neural network can only determine the number of hidden layer neurons according to empirical formula, an optimal network structure is proposed by using the minimum information criterion in statistics, and the evaluation formula of network structure is deduced. The simulation results show that the BP neural network with optimized structure can improve the accuracy of network intrusion detection, the average classification accuracy is over 90%, and the overall performance of the algorithm is excellent.
【作者單位】： 嘉應學院計算機學院;
【基金】：廣東省自然科學基金(批準號:S2013010013307) 廣東省高等學校學科與專業(yè)建設專項基金科技創(chuàng)新項目(批準號:2013KJCX0171)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1973769