【摘 要】
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针对用BP神经网络进行入侵检测时权值难以确定的问题，提出一种基于改进蚁群算法与BP网络的入侵检测方法。基于蚁群算法构建解特点，正反馈自催化机制和分布式计算机制和BP网络局
【机 构】
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长沙商贸旅游职业技术学院信息技术系，湖南长沙410004
【出 处】
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中国运筹学会模糊信息与模糊工程分会第五届学术年会
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针对用BP神经网络进行入侵检测时权值难以确定的问题，提出一种基于改进蚁群算法与BP网络的入侵检测方法。基于蚁群算法构建解特点，正反馈自催化机制和分布式计算机制和BP网络局部精确搜索的特性，将蚁群算法和BP算法有机结合，利用蚁群算法优化BP网络，并对蚁群算法进行改进。通过KDD99 CUP数据集分别对基于不同算法集合的BP神经网络进行了仿真实验，结果表明：改进算法收敛速度快，迭代次数 较少，可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。
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