遗传算法优化工业对象的RBF神经网络模型

针对石油化学工业中的某一典型对象的建模过程,介绍一种以可变长度的自然数编码、以AIC(Akaike’sinformationcriterion)为优化目标的遗传算法(GA)设计径向基函数(RBF)神经网络隐含层结构。文中阐述了该方法的原理,实现步骤及网络泛化性能检验,并与正交最小二乘 (OLS)算法相比较,发现前者设计的网络结构相对简单且网络泛化能力有所改善。     

基于改进RBF神经网络的美元指数预测

首先介绍了RBF神经网络的原理.然后叙述了RBF神经网络的正交最小二乘算法,针对此算法在选择网络宽度上的不足,在原算法的基础上提出一种改进算法,该算法通过优化网络的宽度,提高了网络对时间序列逼近的准确度.对美元指数进行预测,预测结果表明改进的算法有良好的性能.     

一种基于RBF神经网络优化算法在入侵检测中的应用

入侵检测系统是当前信息安全领域的研究热点,在保障信息安全方面起着重要的作用．笔者对原有的基于RBF神经网络的入侵检测模型进行改进并给出了设计思想．该模型能将入侵检测系统的两种检测技术——误用检测和异常检测有效地结合起来,使用两层RBF神经网络训练模块,三层训练机制,在训练时间方面有较大的优势,并能实时地检测到新型攻击．     

神经网络在入侵检测中的应用

当前的入侵检测技术主要有基于规则的误用检测和基于统计的异常检测。提出一个基于神经网络的入侵检测系统模型，利用神经网络的自学习、自适应的特性，快速识别和对噪声数据的处理能力，使入侵检测系统能够较好地识别新的攻击。     

基于RBF神经网络的客户分类模型

运用径向基函数（RBF）神经网络和K均值聚类算法建立了客户价值分类模型,并用最小二乘法调整RBF的权值．仿真结果证明了该方法的有效性．     

基于模糊积分的多神经网络融合在入侵检测中的应用

神经网络应用在入侵检测领域中,可以处理不完整输入信息,同时能够识别新的入侵行为,并行计算和存储特性能够在更短时间内发现入侵行为.为了进一步提高单个神经网络在入侵检测系统中的检测性能,提出了基于模糊积分的多神经网络融合模型MNNF模型.采用KDD99作为实验数据,实验结果表明,MNNF模型具有较好的入侵检测性能.     

几种神经网络在入侵检测系统中的应用综述

对入侵检测系统做了一个简要介绍,分析了神经网络应用于入侵检测系统的优越性,并对MLP网络、自组织映射网络、RBF神经网络三种常见的神经网络系统在入侵检测系统中的应用作了分析与比较。     

基于优化RBF神经网络入侵检测研究

本文描述了在入侵检测方面的发展方向，讨论了熵聚类的可行性和具体算法，并将熵聚类与RBF神经网络相结合，提出了改进的ERBF模型，在实验中采用通用数据集KDD CUP验证了模型的实际工作情况，取得了预期的效果，实现了检测目的。     

智能神经网络在Internet入侵检测中的应用

本文探讨了一个基于智能神经网络的网络入侵检测系统模型。在对网络中的IP数据包进行分析处理以及特征提取的基础上,采用智能神经网络进行学习或判别,以达到对未知数据包进行检测的目的。实验证明这是一种行之有效的网络入侵检测的解决方法。     

数据挖掘算法在入侵检测中的应用

数据挖掘可以从海量数据中发现模型和数据间的关系并做出预测。针对入侵检测系统的特点,将数据挖掘算法应用于入侵检测系统中,并着重研究了聚类算法中的K均值算法和一种改进的K均值算法。     

基于RBF神经网络多用户检测方法的设计

基于免疫算法和免疫进化网络,提出了一种训练RBF网络的混合算法.该算法采用了一种可以实现数据聚类的免疫进化网络,根据输入数据集合自适应地确定RBF网络隐层中心的数量和初始位置;采用免疫算法训练RBF网络,使优化过程趋于全局最优.通过计算机仿真证明,将该方法应用于多用户检测中获得了比传统检测器和其他方法训练的RBF网络多用户检测器更好的误码率检测性能.     

一个基于神经网络的入侵检测系统原型的开发

文章介绍了神经网络技术在入侵检测上的应用现状,讨论了BP神经网络算法中存在的一些问题及改进措施,开发了一个基于神经网络的入侵检测系统的原型.     

基于模糊神经网络集成的入侵检测模型

日益严峻的网络安全形势和网络协议本身的缺陷,使传统的防火墙防御的方式无法胜任。为提高对网络入侵防御能力,提出了模糊神经网络集成的入侵检测模型：首先抓取网络中的数据流,使用模糊数学的方法对数据记录入侵特征预处理。然后用集成的模糊神经网络模块接收预处理模块导入的训练数据和测试数据,通过反复训练学习,把各子树中节点的权值收敛到确定值。训练完成后,模型用于检测网络中的数据。响应模块接收模糊神经网络模块处理结果做出相应的响应。实验使用KDDCUP99网络入侵检测数据集对模型进行评测,并与单一神经网络模型相比较。结果表明模糊神经网络集成的方法检测结果比较稳定,在整体上比单一神经网络的误报率、漏报率和错报率有所降低,准确率和数据集泛化能力明显提高。     

基于BP神经网络的入侵检测系统的特征选择

随着各种入侵和攻击网络工具的出现,入侵检测成为网络管理的关键组成部分。特征选择能够有效地提高机器学习与规则提取算法性能。本文设计了一种基于遗传神经网络的入侵检测系统,采用基于多种改进的遗传算法特征选择方法,实验结果表明不同改进的遗传算法特征选择对BP神经网络的分类正确率有一定的影响。     

Intelligent Intrusion Detection System Model Using Rough Neural Network

A model of intelligent intrusion detection based on rough neural network (RNN), which combines the neural network and rough set, is presented. It works by capturing network packets to identify network intrusions or malicious attacks using RNN with sub-nets. The sub-net is constructed by detection-oriented signatures extracted using rough set theory to detect different intrusions. It is proved that RNN detection method has the merits of adaptive, high universality, high convergence speed, easy upgrading and management.     

一个基于改进遗传算法的RBF网络入侵检测模型

针对异常入侵检测中存在的误报率高的问题,文章提出了一种基于改进遗传算法的RBF网络入侵检测模型。采用数据挖掘方法建立聚簇规则集,用改进的遗传算法优化RBF网络,用已训练好的RBF网络对与聚簇规则集中不匹配的可疑行为进行检测,并能识别出具体的入侵类型。实验表明,文中提出的模型采用改进遗传算法的RBF神经网络,较基于BP神经网络的检测技术有更好的识别精度。     

Learning Vector Quantization Neural Network Method for Network Intrusion Detection

A new intrusion detection method based on learning vector quantization （LVQ） with low overhead and high efficiency is presented. The computer vision system employs LVQ neural networks as classifier to recognize intrusion. The recognition process includes three stages： （1） feature selection and data normalization processing;（2） learning the training data selected from the feature data set; （3） identifying the intrusion and generating the result report of machine condition classification. Experimental results show that the proposed method is promising in terms of detection accuracy, computational expense and implementation for intrusion detection.     

基于模糊RBF神经网络的管道泄漏检测方法

针对模糊BP神经网络在管道泄露检测与估计中存在网络构建训练速度慢、易陷入局部最优等问题,提出将模糊RBF神经网络方法应用于管道的泄漏检测与估计.首先依据管道泄漏时流量、压力的变化机理,将采集到的实际运行中管道内的流量差与压力差信号模糊化后作为RBF神经网络的输入,以泄漏尺寸大小的置信度作为网络的输出,并结合专家先验知识所得的模糊规则,构建管道泄漏检测的模糊RBF神经网络.进而以实际管道运行数据对其进行离线仿真测试,仿真结果表明模糊RBF神经网络克服了模糊BP神经网络的不足,提高了泄漏估计的精度,使网络构建更加高效、优化.     

基于动态模糊神经网络的入侵检测系统

针对传统的网络安全防范技术存在的缺陷和入侵检测在动态安全模型中的重要地位和作用,提出了基于模糊理论、神经网络和遗传算法结合的新方法--动态模糊神经网络,并且给出基于动态模糊神经网络的入侵检测系统构建体系.该系统在实际应用中收到了较好的效果.     

一种基于规则和神经网络的系统在入侵检测中的应用

入侵检测技术是解决网络安全的一种有效手段。文中提供一个基于规则和神经网络系统的入侵检测模型。主要思想是利用神经网络的分类能力来识别未知攻击,使用基于规则系统识别已知攻击。神经网络对DOS和Probing攻击有较高的识别率,而基于规则系统对R2L和U2R攻击检测更有效。因此该模型能提高对各种攻击的检出率。最后对模型存在的问题及入侵检测技术的发展趋势做了讨论。