【摘 要】
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针对现有的网络攻击检测模型预测准确率和效率较低的问题,提出一种基于自然界生态系统原理的改进卷积神经网络算法。在卷积特征优化基础上,借鉴生态系统中的自组织与自我调节
【机 构】
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国防大学联合作战学院,陆军第79集团军医院信息科,沈阳航空航天大学电子信息工程学院
【基金项目】
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沈阳航空航天大学引进人才科研启动基金(19YB48)
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针对现有的网络攻击检测模型预测准确率和效率较低的问题,提出一种基于自然界生态系统原理的改进卷积神经网络算法。在卷积特征优化基础上,借鉴生态系统中的自组织与自我调节原理,设计基于生态系统的信息流传递模型,进而设计出改进卷积神经网络模型,并采用KDDCup99数据集作为实验对象检测改进神经网络的学习和预测效果。实验结果表明,所设计的改进神经网络不仅具有较高的检测准确率,而且相对于标准卷积神经网络和BP神经网络具备更高的学习效率,改进神经网络拥有广泛的应用前景。
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