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基于PSO-RBF无线传感器网络入侵检测技术研究
被引：6
作者：
易晓梅
吴鹏
刘丽娟
戴丹
机构：
[1] 浙江农林大学信息工程学院
来源：
基金：
浙江省自然科学基金;
关键词：
无线传感器网络;
入侵检测;
径向基函数神经网络;
粒子群优化算法;
D O I：
10.13873/j.1000-97872011.09.019
中图分类号：
TP212.9 [传感器的应用];
TN915.08 [网络安全];
学科分类号：
080202 ;
0839 ;
摘要：
针对无线传感器网络自身特性,提出了基于粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的轻量级入侵检测方案,该方案结合PSO算法与RBF神经网络分别在全局搜索和局部搜索的优势,使用PSO优化RBF的中心、宽度及权值。仿真实验表明:基于PSO-RBF的入侵检测算法可以有效、可靠地运用于无线传感器入侵检测系统中。
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