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1.
为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。 相似文献
2.
一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《计算机应用与软件》2014,(1)
人脸识别作为模式识别领域的热点研究问题受到了广泛的关注。传统BP算法虽然具有自学习、自适应以及强大的非线性映射能力并且在人脸图像识别准确率上占有很大的优势,但算法具有收敛缓慢、训练过程振荡、易陷入局部极小点等缺点。针对传统BP算法的不足提出一种基于改进BP神经网络的PCA人脸识别算法,该算法采用PCA算法提取图像的主要特征,并结合一种新的权值调整方法改进BP算法进行图像分类识别。仿真实验表明,通过使用该算法对ORL人脸数据库的图像进行识别,其结果比传统算法具有更快的收敛速度和更高的识别率。 相似文献
3.
《计算机应用与软件》2014,(1)
在研究BP神经网络的基础上,针对其收敛速度慢、容易陷入局部极小值等问题进行分析,设计实现一种新的混合神经网络模型。通过引入主成分分析的思想对样本进行降维,简化BP网络的结构,之后采用蜂群算法来优化BP网络的权值,把得到的最优权值赋予该神经网络,从而使优化后的神经网络具有结构简单、泛化性好和不易陷入局部极小值等优点。仿真实验结果表明,该网络模型能够达到比较高的分类精度。 相似文献
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5.
龚健虎 《计算机光盘软件与应用》2012,(12):24-26
本文从软件质量检测方法入手,首先介绍了软件质量检测的几种常见方法。然后就所阐述的几种方法进行了比较和分析。采用BP神经网络的检测方法对软件质量进行检测,并且对传统的BP神经网络检测法进行了相应的改进得到一种更加适合本系统检测的方法。最后通过实验得出该算法检测的实际效果,并加以总结分析。 相似文献
6.
基于改进BP算法的入侵检测神经网络方法 总被引:7,自引:0,他引:7
论文利用基于Cauchy误差估计器的BP算法对入侵检测系统进行了研究,改进的BP算法较传统BP算法具有收敛速度快、正确检测率高的优点,实验结果表明:该方法较为圆满地解决了入侵检测系统所需要的实时性、适应性、可用性、可靠性和准确性等方面的要求,这为入侵检测提供了一个新的研究手段与方法。 相似文献
7.
本文构建了一个新的入侵检测模型,利用MATLAB神经网络工具箱中提供四种典型的快速改进算法作为BP网络训练的学习函数;实验结果表明,采用最佳网络设计的入侵检测模型能加速网络收敛,降低计算机资源消耗,提高检测率。 相似文献
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一种提高BP神经网络泛化能力的改进算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对BP神经网络中样本数据复杂和容易陷入到局部极值的不足,通过利用主成分分析法对样本数据进行简化,并采用遗传算法优化神经网络的初始权值,提出了一种改进BP神经网络泛化能力的算法.该算法兼顾了主成分分析方法剔除冗余的特性和遗传算法能够全局优化的特点,既具备了较快的收敛速度又不易陷人到局部极值中,具有较强的泛化能力.实验结果表明,改进后的算法在数据降维、冗余信息的剔除、预测能力等方面都得到了一定程度上的改善. 相似文献
10.
黄煜坤 《电子制作.电脑维护与应用》2015,(10)
在入侵检测中应用神经网络技术,可以大大提高入侵检测的检测率,有效提高网络数据的安全。本文分析了BP神经网络应用于入侵检测的实现方式及存在的问题,并对现有的BP神经网络算法进行改进,阐述了基于BP神经网络入侵检测系统及仿真实验。 相似文献
11.
预测中输入变量的选取影响预测的速度和精度,传统方法选取输入变量主观性强,预测效果欠佳。本文使用主成分分析法选取输入变量,计算量小,预测效果更好。以沪市综合指数预测为例进行仿真计算,仿真结果表明了使用主成分分析法选取输入变量的有效性,它明显减少了预测时间,改善了预测精度。 相似文献
12.
介绍了BP神经网络的基本结构及原理,分析了其收敛慢的原因。为加快其收敛速度,结合带动量梯度下降法提出一种新的算法(PBBP),用多个学习速率不同但结构相同的网络进行并行训练,在每次迭代后都根据误差找出处于最佳状态的网络,并使其它网络的训练参数作适当变化再进行下一次迭代,直到整个网络的误差减小到允许范围内或达到训练次数要求,加快了其收敛速度,能够很好地脱离平坦区。通过在Matlab里编程进行仿真实验证明,该算法是可行的。 相似文献
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一种基于主成分分析的异常点挖掘方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在对现有异常点挖掘算法分析的基础上,给出了一种异常点挖掘的新方法一基于主成分分析方法,该方法先用基于密度的聚类算法进行聚类,然后把不包含在任何聚类中的周围稀疏的样本对象用主成分分析(PCA)方法进行检验,确定是否为异常点,并通过实验数据验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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本文针对入侵检测系统中的误检率,提出了一种将BP网络和改进的PSO算法相结合的方法。该方法基于BP网络算法的局部精确搜索和改进的PSO算法的全局搜索的特性,并且用改进的PSO算法优化BP网络的权值、阈值,克服BP网络算法易陷入局部极值的弊端。在入侵检测系统中应用该网络结构,能准确地发现已知的攻击行为,并能进一步预测新的攻击行为,减少了入侵事件的漏报和误报。通过KDD99 CUP数据集进行仿真实验,与基于PSO-BP算法、传统的BP算法的入侵检测系统相比较,表明改进的PSO-BP算法的迭代次数较少、收敛速度快、检测率高,有一定的有效性。 相似文献
17.
随着网络应用日益普及,随之而来的网络安全问题日益凸显,本文针对校园网所面临的安全威胁,通过对入侵检测技术的简单介绍,结合校园网的实际情况提出一种新的基于遗传算法的BP神经网络实时入侵检测系统,它有效地增强了校园网的安全防护。 相似文献