重庆工学院学报（自然科学版）
重慶工學院學報（自然科學版）
중경공학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF CHONGQING INSTITUTE OF TECHNOLOGY
2009年
7期
89-96
,共8页
黄勤%常伟%刘益良%刘衍鹏
黃勤%常偉%劉益良%劉衍鵬
황근%상위%류익량%류연붕
入侵检测%主成分分析%特征提取%BP神经网络%Matlab
入侵檢測%主成分分析%特徵提取%BP神經網絡%Matlab
입침검측%주성분분석%특정제취%BP신경망락%Matlab
由于入侵检测处理的多为高维数据,为了提高入侵检测的效率和准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法,对数据源进行特征降维,将获得的主成分作为BP神经网络的输入进行数据识别.同时介绍了Matlab中相关函数,并与传统入侵检测方法进行了比较.实验结果表明:基于主成分分析的特征提取方法在简化BP神经网络规模的同时,显著提高了入侵检测识别效果.
由于入侵檢測處理的多為高維數據,為瞭提高入侵檢測的效率和準確率,提齣瞭一種基于主成分分析(PCA)的特徵提取方法,對數據源進行特徵降維,將穫得的主成分作為BP神經網絡的輸入進行數據識彆.同時介紹瞭Matlab中相關函數,併與傳統入侵檢測方法進行瞭比較.實驗結果錶明:基于主成分分析的特徵提取方法在簡化BP神經網絡規模的同時,顯著提高瞭入侵檢測識彆效果.
유우입침검측처리적다위고유수거,위료제고입침검측적효솔화준학솔,제출료일충기우주성분분석(PCA)적특정제취방법,대수거원진행특정강유,장획득적주성분작위BP신경망락적수입진행수거식별.동시개소료Matlab중상관함수,병여전통입침검측방법진행료비교.실험결과표명:기우주성분분석적특정제취방법재간화BP신경망락규모적동시,현저제고료입침검측식별효과.
