哈尔滨理工大学学报
哈爾濱理工大學學報
합이빈리공대학학보
JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2012年
5期
51-54
,共4页
Levenberg-Marquardt算法%BP神经网络%入侵检测系统%DRNN%HIDS模型
Levenberg-Marquardt算法%BP神經網絡%入侵檢測繫統%DRNN%HIDS模型
Levenberg-Marquardt산법%BP신경망락%입침검측계통%DRNN%HIDS모형
本文针对传统BP神经网络算法学习速度慢、收敛性较差的问题,在Windows操作系统下,利用Levenberg-Marquardt算法进行改进,将优化后的LM算法运用到主机入侵检测中去,建立LMBP-HIDS入侵检测系统模型.实验结果表明,运用Levenberg-Marquardt优化算法进行主机入侵检测,改善了传统模型收敛速度慢、易陷入局部最小点、计算量大的缺点,可以较好地提高学习速率,缩短训练过程.
本文針對傳統BP神經網絡算法學習速度慢、收斂性較差的問題,在Windows操作繫統下,利用Levenberg-Marquardt算法進行改進,將優化後的LM算法運用到主機入侵檢測中去,建立LMBP-HIDS入侵檢測繫統模型.實驗結果錶明,運用Levenberg-Marquardt優化算法進行主機入侵檢測,改善瞭傳統模型收斂速度慢、易陷入跼部最小點、計算量大的缺點,可以較好地提高學習速率,縮短訓練過程.
본문침대전통BP신경망락산법학습속도만、수렴성교차적문제,재Windows조작계통하,이용Levenberg-Marquardt산법진행개진,장우화후적LM산법운용도주궤입침검측중거,건립LMBP-HIDS입침검측계통모형.실험결과표명,운용Levenberg-Marquardt우화산법진행주궤입침검측,개선료전통모형수렴속도만、역함입국부최소점、계산량대적결점,가이교호지제고학습속솔,축단훈련과정.
