计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
15期
118-120
,共3页
入侵检测%Boosting方法%RBF神经网络%正交最小二乘法
入侵檢測%Boosting方法%RBF神經網絡%正交最小二乘法
입침검측%Boosting방법%RBF신경망락%정교최소이승법
提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法.将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成.以"KDD Cup 1999 Data"网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率.
提齣一種新穎的基于boosting RBF神經網絡的入侵檢測方法.將模糊聚類和神經網絡技術相結閤,提齣基于改進的FCM算法和OLS算法相結閤的FORBF算法,為瞭提高RBF神經網絡的汎化能力,採用Boosting方法,進行網絡集成.以"KDD Cup 1999 Data"網絡連接數據集訓練神經網絡併倣真實驗,得到瞭較高的檢測率和較低的誤警率.
제출일충신영적기우boosting RBF신경망락적입침검측방법.장모호취류화신경망락기술상결합,제출기우개진적FCM산법화OLS산법상결합적FORBF산법,위료제고RBF신경망락적범화능력,채용Boosting방법,진행망락집성.이"KDD Cup 1999 Data"망락련접수거집훈련신경망락병방진실험,득도료교고적검측솔화교저적오경솔.
