换一批
换一批摘要小波神经网络结合了小波变换和神经网络的优点,具有很强的非线性映射能力和自适应、自学习能力,特别适合于入侵检测系统.但小波神经网络的也有易于陷入局部极小值、收敛速度慢的弱点.对此,本文引入遗传算法来优化产生小波神经网络的初始权值与阈值等,确定一个较好的搜索空间,从而克服小波神经网络易于陷入局部极小值的缺点;同时引入了阻尼牛顿算法,在遗传算法所确定了的搜索空间中对网络进行快速训练,解决传统小波神经网络收敛速度慢的问题,两者构成阻尼牛顿-遗传-小波神经网络.仿真结果表明该方法可行,使神经网络的逼近能力和泛化能力得到了显著提高.
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关键词
入侵检测小波神经网络遗传算法网络安全阻尼牛顿算法intrusion detectionnetwork securitywavelet neural networksgenetic algorithmLevenberg-Marquardt algorithm
分类号
TP181
DOI
10.3969/j.issn.1000-9965.2010.01.007
发布时间
2010-05-12
基金项目
国家自然科学基金
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