【摘 要】
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讨论了离散的、耗散型非线性神经元模型动力学.数值模拟表明模型中带有非零衰减系数时,自抑制神经元呈现出复杂的动力学模式,其中包括倍周期分叉通往混沌.利用混沌神经元对BP
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讨论了离散的、耗散型非线性神经元模型动力学.数值模拟表明模型中带有非零衰减系数时,自抑制神经元呈现出复杂的动力学模式,其中包括倍周期分叉通往混沌.利用混沌神经元对BP网络结果进行后处理,组成BP/CNN混合神经网络,利用其倒分岔特性实现延时分类.构建的BP/CNN对典型的具有延时特性行为的SYN flooding滥用入侵进行检测,结果表明该混合神经网络具有灵活的延时分类能力,扩展了BP神经网络的计算能力,提供了一种新的分类处理方法,可以推广到识别其他延时分类的事件中.
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