基于神经网络的BP算法研究及在网络入侵检测中的应用

摘要：

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：BP算法、入侵检测、神经网络、随机优化算子

所属期刊栏目：40

分类号：TN915.08-34;TP393.08

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：91-94