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传统的基于神经网络的入侵检测模型随着数据样本的增多,学习速度开始下降,从而影响系统对攻击事件的反应速度.在分析基于神经网络的入侵检测模型基础上,将其中的综合分类器采用区分矩阵的属性约简算法对输入及隐含层节点进行约简的优化设计.实验测试表明,在保证诊断准确度的情况下,模型明显地提高了反应速度.
网络入侵检测系统的新型综合分类器
【摘 要】
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传统的基于神经网络的入侵检测模型随着数据样本的增多,学习速度开始下降,从而影响系统对攻击事件的反应速度.在分析基于神经网络的入侵检测模型基础上,将其中的综合分类器采
【机 构】
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华北电力大学,江苏省电力设计院
【出 处】
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华北电力大学学报
【发表日期】
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2005年6期
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