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由于传统的入侵检测技术检测效率低并且泛化能力弱,本文将RBFNN应用到入侵检测中,针对RBFNN的权值难以确定的问题,将HGWO应用于对权值的确定,HGWO算法具有搜索速度快并且局部和全局搜索能力强的特点,通过对权值的不断调整,找到最优权值并赋值给RBF神经网络进行入侵检测。
基于HGWO-RBF神经网络的入侵检测技术的研究
【摘 要】
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由于传统的入侵检测技术检测效率低并且泛化能力弱,本文将RBFNN应用到入侵检测中,针对RBFNN的权值难以确定的问题,将HGWO应用于对权值的确定,HGWO算法具有搜索速度快并且局部
【机 构】
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河北师范大学计算机与网络空间安全学院;
【出 处】
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网络安全技术与应用
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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国家自然青年科学基金(No.61702158);河北省自然青年科学基金(No.F2018205137)资助
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