【摘 要】
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传统的基于误差回传BP神经网络的异常检测系统存在两个重要问题,收敛速度慢和目标函数存在局部极小值,这些在某种程度上限制了其应用范围。本文在分析了传统的神经网络异常检
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传统的基于误差回传BP神经网络的异常检测系统存在两个重要问题,收敛速度慢和目标函数存在局部极小值,这些在某种程度上限制了其应用范围。本文在分析了传统的神经网络异常检测模型结构的基础上,利用神经网络的特点提出了对BP神经网络进行分割和学习,该模型克服了传统神经网络异常检测训练速度慢的问题。
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