【摘 要】
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传统BP神经网络存在容易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点。为此,根据人工蜂群算法全局寻优以及群体智能的特点,在初始化神经网络参数时,将神经网络的误差作为人工蜂群算法的
【机 构】
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河南大学数据与知识工程研究所,河南大学计算机与信息工程学院,
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传统BP神经网络存在容易陷入局部最优、收敛速度慢等缺点。为此,根据人工蜂群算法全局寻优以及群体智能的特点,在初始化神经网络参数时,将神经网络的误差作为人工蜂群算法的适应度,选择适应度最好的一组参数作为神经网络的权值和阈值,避免神经网络陷入局部最优和收敛速度慢的问题。将人工蜂群优化的BP神经网络模型应用于入侵检测中,仿真实验结果表明,优化后的网络模型可加快收敛速度,提高检测精度。
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