【摘 要】
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为有效侦查网络入侵行为,提出一种改进三层SOM神经网络入侵检测方法,旨在提高检测率和降低检测时间。该方法通过数据归一化、网络模型初始化、计算获胜神经元、权值调整等步
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院,北方民族大学数学与信息科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目:不确定性无线传感器网络数据流的聚类问题研究及其在银川地区气溶胶监测中的应用(61662001),国家民委领军人才支持计划:杂合粗糙聚类方法及其在数据流处理中的应用(2016GQR06).
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为有效侦查网络入侵行为,提出一种改进三层SOM神经网络入侵检测方法,旨在提高检测率和降低检测时间。该方法通过数据归一化、网络模型初始化、计算获胜神经元、权值调整等步骤训练模型,最后通过训练好的模型检测待测样本,以得到待测数据的分类结果。通过采用折中规则计算竞争层节点数优化初始模型,以及增加自适应停止训练机制克服原算法最大停止的缺点。实验结果表明,改进算法可在确保检测质量的前提下有效提高未知样本的检测效率。
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