计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2015年
2期
311-314,445
,共5页
网络入侵%蝙蝠算法%神经网络%参数优化
網絡入侵%蝙蝠算法%神經網絡%參數優化
망락입침%편복산법%신경망락%삼수우화
Network intrusion%Bat algorithm%Neural network%Parameters optimization
研究网络入侵安全问题,网络入侵具有隐蔽性、随机性和突发性等复杂变化特点,传统方法无法描述变化规律,导致入侵检测正确率低.为了提高网络入侵检测效果,针对BP神经网络参数优化问题,提出一种蝙蝠算法优化BP神经网络的权网络入侵检测模型(BA-BPNN).首先将BP神经网络参数编码为蝙蝠个体,并以网络入侵检测正确率作为个体适应度函数,然后通过模拟蝙蝠飞行过程找到BP神经网络最优参数,最后根据最优参数建立网络入侵检测模型.在Matlab 2012平台采用KDD CUP 99数据集仿真测试,结果表明,BA-BPNN解决了传统神经网络模型存在的难题,提高网络入侵检测正确率.
研究網絡入侵安全問題,網絡入侵具有隱蔽性、隨機性和突髮性等複雜變化特點,傳統方法無法描述變化規律,導緻入侵檢測正確率低.為瞭提高網絡入侵檢測效果,針對BP神經網絡參數優化問題,提齣一種蝙蝠算法優化BP神經網絡的權網絡入侵檢測模型(BA-BPNN).首先將BP神經網絡參數編碼為蝙蝠箇體,併以網絡入侵檢測正確率作為箇體適應度函數,然後通過模擬蝙蝠飛行過程找到BP神經網絡最優參數,最後根據最優參數建立網絡入侵檢測模型.在Matlab 2012平檯採用KDD CUP 99數據集倣真測試,結果錶明,BA-BPNN解決瞭傳統神經網絡模型存在的難題,提高網絡入侵檢測正確率.
연구망락입침안전문제,망락입침구유은폐성、수궤성화돌발성등복잡변화특점,전통방법무법묘술변화규률,도치입침검측정학솔저.위료제고망락입침검측효과,침대BP신경망락삼수우화문제,제출일충편복산법우화BP신경망락적권망락입침검측모형(BA-BPNN).수선장BP신경망락삼수편마위편복개체,병이망락입침검측정학솔작위개체괄응도함수,연후통과모의편복비행과정조도BP신경망락최우삼수,최후근거최우삼수건립망락입침검측모형.재Matlab 2012평태채용KDD CUP 99수거집방진측시,결과표명,BA-BPNN해결료전통신경망락모형존재적난제,제고망락입침검측정학솔.
