人工鱼算法优化神经网络的网络入侵检测

为了提高入侵检测率,降低误检率,提出一种人工鱼算法优化神经网络的网络入侵检测模型。首先收集网络入侵数据并进行预处理,然后输入到神经网络进行学习,并采用人工鱼群算法对网络参数进行优化,最后采用KDD CUP 99数据集进行仿真实验。结果表明,本模型可以获得理想的网络入侵检测率和误检率。