人工蜂群优化的BP神经网络在入侵检测中的应用

发布时间：2018-11-09 19:46

【摘要】：传统BP神经网络存在容易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点。为此,根据人工蜂群算法全局寻优以及群体智能的特点,在初始化神经网络参数时,将神经网络的误差作为人工蜂群算法的适应度,选择适应度最好的一组参数作为神经网络的权值和阈值,避免神经网络陷入局部最优和收敛速度慢的问题。将人工蜂群优化的BP神经网络模型应用于入侵检测中,仿真实验结果表明,优化后的网络模型可加快收敛速度,提高检测精度。
[Abstract]:The traditional BP neural network has some disadvantages such as easy to fall into local optimum and slow convergence speed. Therefore, according to the characteristics of global optimization and swarm intelligence of artificial bee colony algorithm, the error of neural network is regarded as the fitness of artificial bee colony algorithm when the parameters of neural network are initialized. A set of parameters with the best fitness is chosen as the weights and thresholds of the neural network to avoid the problem of the neural network falling into local optimum and slow convergence speed. The artificial bee colony optimized BP neural network model is applied to intrusion detection. The simulation results show that the optimized network model can accelerate the convergence speed and improve the detection accuracy.
【作者单位】： 河南大学数据与知识工程研究所;河南大学计算机与信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272545) 河南省科技厅科技攻关计划基金资助项目(142102210390) 河南省教育厅自然科学基金资助项目(13B520918)
【分类号】：TP18;TP393.08

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本文编号：2321385