计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2012年
29期
105-108
,共4页
神经网络集成%属性选择%遗传算法%入侵检测
神經網絡集成%屬性選擇%遺傳算法%入侵檢測
신경망락집성%속성선택%유전산법%입침검측
入侵检测是网络安全研究中的热点.提出了一种用于入侵检测的神经网络集成模型.该模型采用神经网络集成分类技术,去除训练集中的冗余数据,利用遗传算法优化成员网络的权值,在此基础上训练成员网络,最终通过神经网络对成员网络的输出结果进行融合.理论和实验表明,模型具有较好的检测能力.
入侵檢測是網絡安全研究中的熱點.提齣瞭一種用于入侵檢測的神經網絡集成模型.該模型採用神經網絡集成分類技術,去除訓練集中的冗餘數據,利用遺傳算法優化成員網絡的權值,在此基礎上訓練成員網絡,最終通過神經網絡對成員網絡的輸齣結果進行融閤.理論和實驗錶明,模型具有較好的檢測能力.
입침검측시망락안전연구중적열점.제출료일충용우입침검측적신경망락집성모형.해모형채용신경망락집성분류기술,거제훈련집중적용여수거,이용유전산법우화성원망락적권치,재차기출상훈련성원망락,최종통과신경망락대성원망락적수출결과진행융합.이론화실험표명,모형구유교호적검측능력.
