刘衍鹏
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：重庆大学自动化学院更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进的遗传神经网络入侵检测系统的应用研究
- 自20世纪90年代初到现在，随着计算机网络的飞速发展，在享受计算机网络无穷便利的同时，网络安全问题也日益突出。黑客攻击和网络病毒事件层出不穷，对网络安全的威胁越来越大。计算机信息的安全性和保密性受到严重影响。原有静态的、...
- 刘衍鹏
- 关键词：入侵检测系统神经网络改进遗传算法主成分分析法网络安全
- 文献传递
- 基于PCA的GABP神经网络入侵检测方法被引量：4
- 2009年
- 为克服BP算法易陷入局部最小的缺点,同时为减少样本数据维数,提出一种基于主成分分析(PCA)的遗传神经网络方法。通过降维和去相关加快收敛速度,采用改进的遗传算法优化神经网络权值,利用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练。MATLAB仿真实验结果表明,该方法在准确性和收敛性方面都优于BP算法,应用于入侵检测系统中的检测率和误报率明显优于传统方法。
- 黄勤刘衍鹏刘益良常伟
- 关键词：主成分分析遗传神经网络入侵检测系统
- 基于PCA的BP神经网络分类器被引量：5
- 2009年
- 由于入侵检测处理的多为高维数据,为了提高入侵检测的效率和准确率,提出了一种基于主成分分析(PCA)的特征提取方法,对数据源进行特征降维,将获得的主成分作为BP神经网络的输入进行数据识别.同时介绍了M atlab中相关函数,并与传统入侵检测方法进行了比较.实验结果表明:基于主成分分析的特征提取方法在简化BP神经网络规模的同时,显著提高了入侵检测识别效果.
- 黄勤常伟刘益良刘衍鹏
- 关键词：入侵检测主成分分析特征提取BP神经网络MATLAB
