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基于PCA的PSO-BP入侵检测研究
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP309.2[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025, [2]贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室,贵阳550001
  • 相关基金：国家自然科学基金重点资助项目(2011BAH14B04);贵州省基础研究重大资助项目(黔科合JZ字[2014]2001号);中央财政支持地方发展高校基金资助项目(黔财教2012118)
作者： 刘珊珊[1,2], 谢晓尧[2], 徐洋[2], 张帅[2], 汪自旺[2], 景凤宣[2]
关键词： 主成分分析, 粒子群优化, BP神经网络, 入侵检测
中文摘要：

为了提高入侵检测系统的检测率、实时性及降低误报率，提出一种基于主成分分析方法（PCA)的变惯性因子粒子群算法（PS0)优化BP神经网络算法。该方法结合了PCA理论、BP局部搜索和PS0的全局寻优能力，在数据预处理中，通过主成分分析方法进行特征提取，作为BP网络的输入量。在反复训练学习过程中，通过变惯性因子粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值，达到训练误差精度范围内，将优化过的BP网络用于入侵检测。通过实验分析和比较，该算法提高了入侵检测的正确率、泛化能力和实时性，降低了误报率和漏报率，加快了收敛速度，迭代次数少，有一定的研究意义。

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
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