【摘 要】
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本文针对神经网络在物联网入侵检测模型中的应用存在检测率低和检测时间长的问题,设计了一种基于人类行为特征的粒子群算法(HPSO)优化BP神经网络的物联网入侵检测模型,通过模仿人类行为中坏习惯因子对周围因子的影响,权衡粒子群算法探索全局最优值的能力,使粒子群算法优化的BP神经网络能够更快速的收敛,在入侵检测常用的KDDcup99数据集上进行仿真实验,将所提的HPSO_BP算法与BP算法和PSO_BP算
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本文针对神经网络在物联网入侵检测模型中的应用存在检测率低和检测时间长的问题,设计了一种基于人类行为特征的粒子群算法(HPSO)优化BP神经网络的物联网入侵检测模型,通过模仿人类行为中坏习惯因子对周围因子的影响,权衡粒子群算法探索全局最优值的能力,使粒子群算法优化的BP神经网络能够更快速的收敛,在入侵检测常用的KDDcup99数据集上进行仿真实验,将所提的HPSO_BP算法与BP算法和PSO_BP算法进行比较,实验结果证明,HPSO算法结合BP神经网络应用于物联网入侵检测中,能取得更高的检测率和更快的
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