基于反向传播神经网络的入侵检测算法
韩仲祥
段弢
董淑福
张锐
陶晓燕
1.空军工程大学,电讯工程学院,陕西,西安,7100772.空军工程大学,电讯工程学院,陕西,西安,7100773.空军工程大学,电讯工程学院,陕西,西安,7100774.空军工程大学,电讯工程学院,陕西,西安,7100775.空军工程大学,电讯工程学院,陕西,西安,710077
摘要：讨论了多层神经网络算法缺陷,提出了一种基于改进反向传播(Back Propagation,BP)的快速入侵检测算法--IBP算法:在BP算法中的梯度下降算式中,加入一个动量项α[ω(t)-ω(t-1)],改善计算神经元 j到神经元i的级联权值;采用学习速率可变的策略;算法训练网络时采用批处理的样本输入方式.改进后的算法选取较大的学习速率η=0.5和η=0.65,并采用3层神经网络的结构,输入、输出样本是16维和15维,各进行100次独立仿真实验,结果证明可加快算法收敛速度,另外,仿真实验还证明:改进后的算法对初始权值的敏感性、网络所表现出的稳定性等都比传统算法性能优越.
关键词：BP算法收敛速度入侵检测
分类号：TN915(通信)
资助基金：陕西省自然科学基础研究计划资助项目(DG070302)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 53-57 )
英文信息