10.3969/j.issn.1000-3428.2012.12.032
有监督SOM神经网络在入侵检测中的应用
为提高自组织特征映射(SOM)神经网络的分类性能,提出一种有监督SOM神经网络(SSOM).在输入层和竞争层的基础上增加输出层,根据输入样本的不同预测类别,选取不同的公式调整权值,并训练网络.通过2个权值的组合,实现对样本类别的回归和统计.基于KDD CUP99入侵检测数据集的实验结果表明,与其他SOM网络相比,SSOM具有更好的分类性能和更高的入侵检测率.
自组织特征映射、神经网络、有监督自组织特征映射、机器学习、回归、入侵检测
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TP309.2(计算技术、计算机技术)
陕西省教育厅科研计划基金资助项目12JK0748;国家部委基金
2012-08-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
110-111,114