【摘 要】
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针对入侵检测的效率及准确性问题,提出一种基于量子遗传算法优化神经网络的入侵智能检测模型,该模型基于量子遗传算法的全局搜索和神经网络局部精确搜索特性,将量子遗传算法
【基金项目】
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湖南省科技计划基金资助项目（2010FJ6028）, 湖南省教育厅重点科研基金资助项目（08A064）, 湖南省高校科研基金资助项目（10C1236）
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针对入侵检测的效率及准确性问题,提出一种基于量子遗传算法优化神经网络的入侵智能检测模型,该模型基于量子遗传算法的全局搜索和神经网络局部精确搜索特性,将量子遗传算法和BP算法有机结合。利用改进的量子遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,使BP神经网络能快速准确地识别入侵,增强计算机网络安全。运用Matlab软件对该模型进行仿真。实验结果表明,与其他同类方法相比,该方法的检测率更高、误报率更低。
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