基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测

提出一种基于Adaboost集成RBF神经网络的高速公路事件检测方法。首先对高速公路事件检测原理进行分析,进行了相关的参数选择,确定了RBF神经网络的结构,然后采用改进的Adaboost方法集成RBF神经网络进行高速公路事件检测并给出了事件检测算法的步骤,最后进行了仿真实验,实验结果表明,该方法可以明显提高RBF神经网络性能（高检测率、低误报率）,且具有较强的泛化能力,适宜高速公路事件检测。     

基于Boosting RBF神经网络的入侵检测

提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成。以“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率。     

基于Bagging算法和遗传神经网络的交通事件检测

提出一种集成遗传神经网络的交通事件检测方法,以上下游的流量和占有率作为特征,RBF神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测。在RBF神经网络的训练过程中,采用遗传算法GA（Genetic Algorithm）对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。为了提高神经网络的分类能力,采用Bagging算法,进行网络集成。通过Matlab仿真实验,证明该方法相对于传统的事件检测算法能更准确、快速地实现分类。     

集成模型在网络入侵检测中的仿真研究

研究保证网络安全问题,针对网络入侵具有多样性和复杂性,信息冗余十分严重,传统检测方法不能很好消除冗余信息,导致检测时间长和检测正确率低的难题.为了提高检测准确性,将主成分分析和RBF神经网络相结合起来,组成一个集成的网络入侵检测模型.模型首先通过主成分析分析法对网络原始数据进行预处理,降低特征维数、消除冗余信息,将处理后特征作为神经网络的输入,网络入侵类型作为神经网络的输出,建立RBF神经网络入侵检测模型对网络数据进行检测.在Matlab平台上,采用权威网络入侵数据DARPA数据集对集成模型进行预试,仿真结果表明,集成模型的网络入侵检测正确率高于传统入侵检测模型,加快了网络入侵检测速度,为网络入侵提供了一种实时检测方法.     

基于主成分分析的网络入侵检测研究

网络入侵数据常常体现为高维、线性不可分性。RBF神经网络没有降维处理的功能,所以直接对原始数据进行检测速度相当慢,影响网络入侵检测的实时性。如果采用传统的选择性删除法进行降维处理,会造成信息的丢失,影响网络入侵的检测精度。为了提高网络入侵检测率和检测速度,提出一种主成分分析(PCA)和RBF神经网络相结合的网络入侵检测方法(PCA-RBF)。PCA-RBF在通过PCA对网络入侵原始数据进行维数和消除冗余信息处理的基础上,构建RBF神经网络入侵检测模型。仿真结果表明,相对于传统的RBF方法,PCA-RBF降低了漏检率、误检率、检测时间,提高了检测正确率,具有良好的检测性能。     

GARBF在网络入侵检测中的应用研究

研究网络安全问题,提高入侵检测效率,针对网络入侵检测传统采用RBF神经网络方法在网络入侵中由于初始权值设定不当导致检测入侵耗时长、正确检测率低,误报和漏报率记的难题,为了解决上述问题,提出了一种GARBF神经网络入侵检测模型.GARBF神经网络模型在网络入侵检测过程中,采用遗传算法对RBF神经网络初始权值进行优化,然后将网络入侵数据输入优化的RBF神经网络中进行学习和检测.结果表明,相比较传统网络入侵检测模型,网络入侵检测误报率、耗时都较低,证明提高网络入侵检测的正确性和效率.     

基于RBF神经网络的可疑交易监测模型

针对国内外金融领域可疑交易的低检测率问题,通过对RBF（Radial Basis Function）神经网络技术的分析与研究,提出了一种基于APC-III聚类算法和RLS（Recursive Least Square）算法的面向反洗钱的RBF神经网络模型并加以实现。APC-III聚类算法用于确定RBF神经网络隐含层的中心向量,RLS算法用来调整隐含层与输出层之间的连接权值。RBF神经网络与支持向量机（SVM）和孤立点检测相比,有更高的检测率和较低的误检率,因此,提出的模型具有重要的理论和实用价值。     

一种基于RBF-HMM的网络入侵检测方法研究

本文提出了基于RBF-HMM模型的网络入侵检测方法,给出了该模掣的训练和识别方法.因为HMM模型的分类决策能力和对不确定信息的描述能力不理想,而人工神经网络对动志时间序列的建模能力尚不尽如人意,所以将RBF神经网络集成到HMM框架中,用RBF神经网络为HMM提供状态概牢输出.通过RBF神经网络的粗分类,克服了HMM的缺...     

PSO算法和神经网络的入侵检测系统设计

针对入侵检测系统检测率低,整体性能不好的问题,在探讨入侵检测技术和人工神经网络理论的基础上,提出了一种基于PSO算法优化的径向基函数神经网络的入侵检测系统,采用具有全局寻优的功能PSO算法,该算法能够改进传统的RBF神经网络学习策略,弥补RBF神经网络参数设置的不足,采用了来自KDD CUP99的权威数据来进行网络学习和测试,在此基础之上,进行了入侵检测系统的设计与实现,实验结果表明,基于PSO和RBF神经网络的人侵检测系统有效地提高了入侵检测的效率.     

基于RBF神经网络的入侵检测模型的研究

BP神经网络作为较成熟的技术已被应用于入侵检测技术中,但遇到的诸如执行速度慢、易陷入局部最小值等问题限制了其检测性能的提高,而RBF（Radial Basic Functions径向基函数）神经网络在逼近能力、学习速度及分类能力上都优于BP神经网络。本文设计了一个基于RBF的入侵检测模型,确定了RBF神经网络的结构和学习算法后,用KDD99数据集中的训练数据对系统进行训练,最后,用测试数据对系统进行测试。仿真试验表明,该系统最终具有较高的检测率和很低的误报率。     

基于RBF神经网络和小波分析的水质异常检测方法

快速准确地检测出自然或人为事件下的水质异常,对保护水环境和保障公众健康具有重要意义。针对水质背景数据波动大时异常检测性能不理想的问题,提出一种基于RBF神经网络和小波分析的水质异常检测算法。通过引入RBF神经网络预测水质,对预测值和真实值相比较得到的残差序列进行滑动窗口小波去噪,对各时刻偏离原点的距离与特定阈值比较后判定水质是否异常。以某水源水库在线监测氨氮值为研究对象验证算法,实验结果表明:与时间序列增量方法比较,算法具有更高的异常检测率和较低的误报率。     

基于径向基函数的入侵检测系统

入侵检测系统是信息安全管理的重要组成部分,通过监测网络流量模式来检测入侵行为。本文将径向基函数神经网络引入入侵检测中,提出了一个新基于径向基函数的网络入侵检测系统（RBFIDS）。RBFIDS系统首先采集网络运行数据,然后采用K-均值聚类算法确定RBF神经网络的系统参数。采用KDD99数据集对RBFIDS系统进行性能测试,总的检测率达到98%,误报率为1.6%,表明RBFIDS有较高的检测率和低的误报率。     

A research using hybrid RBF/Elman neural networks for intrusion detection system secure model

A hybrid RBF/Elman neural network model that can be employed for both anomaly detection and misuse detection is presented in this paper. The IDSs using the hybrid neural network can detect temporally dispersed and collaborative attacks effectively because of its memory of past events. The RBF network is employed as a real-time pattern classification and the Elman network is employed to restore the memory of past events. The IDSs using the hybrid neural network are evaluated against the intrusion detection evaluation data sponsored by U.S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). Experimental results are presented in ROC curves. Experiments show that the IDSs using this hybrid neural network improve the detection rate and decrease the false positive rate effectively.     

基于RBF神经网络的组合导航融合算法

提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的组合导航容错算法。该算法将局部滤波器状态估计分组引入作为融合中心的RBF神经网络，通过RBF神经网络的局部特性，实现全局估计的自适应性和容错性。该算法等价于对局部估计的模糊推理。仿真结果表明，该融合算法有较高的估计精度，能够及时检测出传感器故障并在融合网络中予以隔离，不致影响全局估计。     

基于小波神经网络的语音端点检测算法

为了提高语音端点检测效果,将小波分析和神经网络相融合,提出一种基于小波神经网络的语音端点检测算法（WA-PCA-RBF）。利用小波分析提取语音信号的特征向量,采用主成分分析法选择语音信号特征,消除冗余特征,将选择特征向量作为RBF神经网络输入,通过遗传算法优化RBF神经网络参数建立语音端检测模型。结果表明,相对于传统语音端点检测算法,WA-PCA-RBF提高了语音端点检测正确率,具有更好的适应性和鲁棒性,可满足实际系统需求。     

基于改进RBF神经网络的入侵检测研究

近年来,神经网络技术在入侵检测中得到了广泛应用,其中最具代表的是BP神经网络,但其本身所具有的局部极小性质限制了检测性能的提高。RBF神经网络在一定程度上克服了BP神经网络存在的问题,但如何确定一个合适的RBF网络隐层神经元中心个数又是保证其应用效果的关键之一。因此,将基于熵的模糊聚类和RBF神经网络相结合,提出了基于EFC的改进RBF神经网络算法,并将该方法应用于入侵检测研究。实验表明,该算法可以获得满意的性能。     

改进动量粒子群优化神经网络的语音端点检测

为了提高语音端点检测率,提出一种改进动量粒子群优化神经网络的语音端点检测算法(WA-IMPSO-BP)。利用小波分析提取语音信号的特征量,将特征向量作为BP神经网络输入进行学习,并采用粒子群算法优化BP神经网络参数,建立语音端检测模型,在Matlab环境下进行仿真实验。仿真结果表明,WA-IMPSO-BP提高了语音端点检测率,有效降低了虚检率和漏检率,表示WA-IMPSO-BP是一种检测率高,抗噪性能强的语音检测算法。