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基于SOM神经网络的异常检测算法研究

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结合自适应无参学习和快速竞争学习提出了一种基于快速无参SOM的异常检测算法，该算法能够有效地根据原始数据空间的拓扑结构自适应调整学习率，并且在权向量的调整中避免陷入局部最佳，减少了权向量调整步骤，有效地提高了学习深度和检测效率。在kdd’99数据集上的实验初步表明，该算法能较大地缩短训练时间，并且有效地提高了检测率和降低了误报率。

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来源
《中国计算机用户协会网络应用分会2008年网络新技术与应用研讨会》|2008年|244-246|共3页
会议地点青岛
作者
蒋学英; 李雅珍; 严结苟;
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作者单位

中国计算机用户协会;

北京联合大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
异常检测; 自组织映射; SOM; kdd’99数据集;

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