【摘 要】
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针对网络入侵检测中BP(back propagation)神经网络只能根据经验公式确定隐层神经元个数的问题,提出一种利用统计学中最小信息准则计算最优的网络结构,并推导出网络结构的评价
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针对网络入侵检测中BP(back propagation)神经网络只能根据经验公式确定隐层神经元个数的问题,提出一种利用统计学中最小信息准则计算最优的网络结构,并推导出网络结构的评价公式.仿真实验结果表明,经过结构优化后的BP神经网络对于网络入侵检测的准确率明显提高,平均分类准确率达到90%以上,算法的整体性能表现优良.
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