所有作者：李莎 廖述剑
作者单位：太原理工大学信息工程学院
论文摘要：神经网络以自适应、自学习、自组织等优点在入侵检测领域中发挥了重要作用，但是针对传统BP（Backpropagation，反向传播）算法中存在收敛速度慢、易陷入局部极小点以及编程困难、计算量大等问题，本文介绍了一个新的改进的BP算法，即一种基于神经元作用函数的BP神经网络改进算法，通过在标准作用函数中增加可调系数来加快神经网络的收敛速度，并将其应用到网络入侵检测系统中以加快检测速度并减少系统的漏报率和误报率。 本文给出了其中主要的实现过程，包括数据预处理、网络分析及设计等。最后通过该算法在MATLAB中进行仿真以及使用KDDCUP’９９数据集对系统进行测试。实验结果表明，新提出的改进BP算法的入侵检测模型在性能上有一定的提升，减少了训练次数，整体检测率和误差也有所改善。
关键词： 入侵检测 神经网络 BP算法
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