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基于PSO—RBF无线传感器网络入侵检测技术研究
  • ISSN号:1000-9787
  • 期刊名称:《传感器与微系统》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江农林大学信息工程学院,浙江杭州311300
  • 相关基金:基金项目:浙江省自然科学基金资助项目(Y3100363;Y3100367;Y3090558);浙江省教育厅科研计划资助项目(Y200908868)
中文摘要:

针对无线传感器网络自身特性,提出了基于粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的轻量级入侵检测方案,该方案结合PSO算法与RBF神经网络分别在全局搜索和局部搜索的优势,使用PSO优化RBF的中心、宽度及权值。仿真实验表明:基于PSO—RBF的入侵检测算法可以有效、可靠地运用于无线传感器入侵检测系统中。

英文摘要:

A particle swarm optimization (PSO), radial basis function (RBF)lightweight intrusion detection framework is proposed aiming at the features of WSNs. The parameters of RBF is optimized by assimilating the advantages both of PSO' s global search and RBF' s local search, the test result shows that PSO-RBF algorithm might be effectively and reliably used in WSNs intrusion detection system.

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期刊信息
  • 《传感器与微系统》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:中国电子科技集团公司第四十九研究所
  • 主编:吴亚林
  • 地址:哈尔滨市南岗区一曼街29号四十九所
  • 邮编:150001
  • 邮箱:st_chinasensor@126.com
  • 电话:0451-82510965
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9787
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1537/TN
  • 邮发代号:14-203
  • 获奖情况:
  • 获全国优秀科技期刊三等奖,获1996年度黑龙江省科技期刊评比,优秀科技期刊壹等奖,获《CAJ-CD》执行优秀奖,获信息产业部2001-2002年度电子科技期刊规范化奖,获信息产业部2003-2004年度优秀电子科技期刊奖,获信息产业部2005-2006年度优秀电子科技期刊奖,获工业和信息化部2007-2008年度电子精品科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版)
  • 被引量:10819