基于猴群算法优化的神经网络在入侵检测中的应用研究

被引：2

作者：

吴春琼

黄晓

机构：

[1] 阳光学院管理系

来源：

网络空间安全 | 2016年 / 7卷 / 06期

关键词：

入侵检测系统; BP神经网络; 猴群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

入侵检测系统的重点是规则库的建立与训练。采用猴群算法优化的BP神经网络,能较好地避免BP算法陷入局部最优值。理论与实验表明,该算法具有较好的入侵检测能力。

引用

页码：14 / 18

页数：5

共 8 条

[1]

基于数据挖掘的网络入侵检测关键技术研究.[D].郭春.北京邮电大学.2014, 04

[2]

云计算环境下入侵检测技术的研究.[D].刘伉伉.山东师范大学.2015, 09

[3] 基于粗糙集和人工免疫的集成入侵检测模型 [J].

张玲 ;

白中英 ;

罗守山 ;

谢康 ;

崔冠宁 ;

孙茂华 .

通信学报, 2013, (09) :166-176

[4] 不确定机器人的自适应神经网络控制与学习 [J].

吴玉香 ;

王聪 .

控制理论与应用, 2013, 30 (08) :990-997

[5] 一类基于动态优化问题的混沌猴群算法 [J].

齐艳玉 ;

兰燕飞 .

武汉理工大学学报(信息与管理工程版), 2013, 35 (02) :164-167

[6] 学习猴群爬过程的人工蜂群优化算法 [J].

贾瑞民 ;

何登旭 ;

石绍堂 .

计算机工程与应用 , 2012, (27) :53-57

[7] 人工神经网络的发展及应用 [J].

毛健 ;

赵红东 ;

姚婧婧 .

电子设计工程, 2011, 19 (24) :62-65

[8] 基于猴群算法的入侵检测技术 [J].

张佳佳 ;

张亚平 ;

孙济洲 .

计算机工程, 2011, 37 (14) :131-133

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