基于神经网络的BP算法研究及在网络入侵检测中的应用Research on BP algorithm based on neural network and its application in network intrusion detection
罗俊松
摘要(Abstract)：
通过分析BP神经网络用于检测系统存在的问题,在传统BP算法基础上,采用自动变速率学习法,引入遗忘因子、随机优化算子,并将其用于网络入侵检测系统。仿真实验结果表明,改进的BP神经网络算法用于入侵检测,速度快、易收敛,目标精度0.02很快达到。改进的BP神经网络算法的检测率、漏测率、误报率分别为96.17%,3.83%,4.15%,检测率比未改进的BP算法要高出11.65%,漏测率比未改进的BP算法要低10.66%,误报率比未改进的BP算法要低4.07%,改进算法优越性明显。
关键词(KeyWords)： BP算法;入侵检测;神经网络;随机优化算子
基金项目(Foundation):
作者(Author): 罗俊松
DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.11.024
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