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为了进一步提高入侵检测系统的检测性能,提出一种新型的基于多神经网络的入侵检测系统模型IDSMN。该模型引入多神经网络和模糊理论,基本思想是将网络数据集分成不同类型的子集,在不同子集上训练形成不同的子神经网络,然后用模糊理论进行多神经网络非线性融合,形成最优判断。
基于多神经网络的入侵检测系统模型研究
【摘 要】
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为了进一步提高入侵检测系统的检测性能,提出一种新型的基于多神经网络的入侵检测系统模型IDSMN。该模型引入多神经网络和模糊理论,基本思想是将网络数据集分成不同类型的子
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院
【出 处】
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铁路计算机应用
【发表日期】
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2009年7期
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