改进差分进化算法优化BP神经网络用于入侵检测
改进差分进化算法优化BP神经网络用于入侵检测
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29 2021-04-27
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正文 简介
为解决BP神经网络应用于入侵检测时检测率较低、训练时间过长的问题,对改进差分进化算法(SAMDE)优化BP神经网络并用于入侵检测的可行性进行研究.该算法引入模拟退火算法(SA)和一种融合DE/rand/1与DE/best/1的变异算子对差分进化算法进行改进以提高其全局寻优能力.用改进后的算法优化BP神经网络权值阈值.通过逐次的迭代训练使BP神经网络收敛,将优化过的BP神经网络用于入侵检测.仿真实验结果显示,优化的BP网络在收敛速度和精度方面有明显提升,用于入侵检测时提高了检测准确率,缩短了训练时间.
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