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全国统计科学研究计划重点项目(2012LY009)
作品数:
1
被引量:10
H指数:1
相关作者:
陆琦玮
熊焰
王亚
龚旭东
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相关机构:
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中国科学技术大学
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安徽省优秀青年科技基金
全国统计科学研究计划重点项目
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龚旭东
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年份
1篇
2013
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基于混沌PSO算法优化RBF网络入侵检测模型
被引量:10
2013年
针对网络安全中异常入侵检测,给出了一种构建最优神经网络入侵模型的方法。采用混沌扰动改进粒子群优化算法,优化径向基函数RBF神经网络入侵模型。把网络特征子集和RBF神经网络参数编码成一个粒子,通过粒子间的信息交流与协作快速找到全局最优粒子极值。在KDDCup99数据集进行仿真实验,实验数据表明,建立了一种检测率高、速度快的网络入侵检测模型。
王亚
熊焰
龚旭东
陆琦玮
关键词:
入侵检测模型
粒子群优化算法
神经网络
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