计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2011年
23期
124-126
,共3页
入侵检测%量子遗传算法%智能检测%BP神经网络%网络安全
入侵檢測%量子遺傳算法%智能檢測%BP神經網絡%網絡安全
입침검측%양자유전산법%지능검측%BP신경망락%망락안전
针对入侵检测的效率及准确性问题,提出一种基于量子遗传算法优化神经网络的入侵智能检测模型,该模型基于量子遗传算法的全局搜索和神经网络局部精确搜索特性,将量子遗传算法和BP算法有机结合.利用改进的量子遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,使BP神经网络能快速准确地识别入侵,增强计算机网络安全.运用Matlab软件对该模型进行仿真.实验结果表明,与其他同类方法相比,该方法的检测率更高、误报率更低.
針對入侵檢測的效率及準確性問題,提齣一種基于量子遺傳算法優化神經網絡的入侵智能檢測模型,該模型基于量子遺傳算法的全跼搜索和神經網絡跼部精確搜索特性,將量子遺傳算法和BP算法有機結閤.利用改進的量子遺傳算法優化BP神經網絡的權重和閾值,使BP神經網絡能快速準確地識彆入侵,增彊計算機網絡安全.運用Matlab軟件對該模型進行倣真.實驗結果錶明,與其他同類方法相比,該方法的檢測率更高、誤報率更低.
침대입침검측적효솔급준학성문제,제출일충기우양자유전산법우화신경망락적입침지능검측모형,해모형기우양자유전산법적전국수색화신경망락국부정학수색특성,장양자유전산법화BP산법유궤결합.이용개진적양자유전산법우화BP신경망락적권중화역치,사BP신경망락능쾌속준학지식별입침,증강계산궤망락안전.운용Matlab연건대해모형진행방진.실험결과표명,여기타동류방법상비,해방법적검측솔경고、오보솔경저.
