【摘 要】
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在异常流量检测中,为了克服BP神经网络易陷入局部最优解和精确度低等问题,通常采用全局优化算法一级优化BP神经网络,但存在后期收敛速度慢、对局部信息考虑欠缺等问题。本文
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在异常流量检测中,为了克服BP神经网络易陷入局部最优解和精确度低等问题,通常采用全局优化算法一级优化BP神经网络,但存在后期收敛速度慢、对局部信息考虑欠缺等问题。本文提出了一种基于人工蜂群和粒子群多级优化BP神经网络的异常检测方法,使用人工蜂群优化BP神经网络的阈值和权值,当达到迭代上限时,再使用粒子群去搜索优化侦查蜂,最后将新的食物源代替旧的。在对数据预处理时,将网络流量中信息增益最高的13个特征来做神经网络的输入向量。实验分析表明,该算法的后期收敛快,迭代次数变少,精度更高。
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