论文研究-基于混沌PSO算法优化RBF网络入侵检测模型.pdf

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文件名称：论文研究-基于混沌PSO算法优化RBF网络入侵检测模型.pdf
文件大小：537KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-10-03 01:01:17
论文研究 针对网络安全中异常入侵检测，给出了一种构建最优神经网络入侵模型的方法。采用混沌扰动改进粒子群优化算法，优化径向基函数RBF神经网络入侵模型。把网络特征子集和RBF神经网络参数编码成一个粒子，通过粒子间的信息交流与协作快速找到全局最优粒子极值。在KDD Cup 99数据集进行仿真实验，实验数据表明，建立了一种检测率高、速度快的网络入侵检测模型。