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一种基于CFA算法和BP神经网络的入侵检测方法

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本发明公开了一种基于CFA算法和BP神经网络的入侵检测方法，将所述BP神经网络的运行参数编码为CFA算法中的细胞个体，再将误差函数作为CFA算法的适应值函数，多次迭代后选择适应度最优的参数作为所述BP神经网络的初始权值和阈值进行训练，最后将训练好的所述BP神经网络应用于入侵检测的分类器中。本发明利用CFA算法的全局搜索和收敛速度快的特点，优化BP神经网络的初始运行参数，并据此构造一个可以应用于网络入侵检测的分类器。本方法通过改善BP神经网络因初始参数随机化导致的易陷入局部最小值和收敛速度慢的缺点，从而提高了BP神经网络在网络入侵检测中检测准确率。

著录项

公开/公告号CN107292166B

专利类型发明专利
公开/公告日2020-07-28

原文格式PDF
申请/专利权人广东工业大学;
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申请/专利号CN201710352845.0
发明设计人凌捷;黄盛;罗玉;谢锐;龚怡;
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申请日2017-05-18
分类号G06F21/55(20130101);G06N3/08(20060101);
代理机构44329 广东广信君达律师事务所;
代理人杨晓松
地址 510062 广东省广州市越秀区东风东路729号
入库时间 2022-08-23 11:06:41

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-28

授权

授权
2017-11-24

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F21/55 申请日:20170518

实质审查的生效
2017-10-24

公开

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1. 一种基于CFA算法和BP神经网络的入侵检测方法 [P] . 中国专利： CN107292166B . 2020.07.28
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