基于改進(jìn)的PSO與BP前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用

引言

針對(duì)BP算法容易陷入局部極值和粒子群算法易失去多樣性的問題，為了克服兩種算法的缺點(diǎn)同時(shí)能夠利用這兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，本文提出一種新的算法，在算法前期利用粒子群算法能夠較快的找到局部最佳的優(yōu)點(diǎn)，如果此時(shí)粒子群失去多樣性的情況下，再繼續(xù)用BP算法繼續(xù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，在局部極值的情況下繼續(xù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，從而找到局部更優(yōu)點(diǎn)，如果在BP算法陷入極值時(shí)，轉(zhuǎn)到粒子群算法進(jìn)行訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)而克服BP算法的缺點(diǎn)，同時(shí)，本文將新的算法用戶網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)中進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)本文提出的算法在精度和速度方面都要優(yōu)于BP算法和粒子群算法。隨著移動(dòng)終端電子設(shè)備的使用普及，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)滲透到我們生活的每個(gè)角落并正在改變我們的生活方式，但是，網(wǎng)絡(luò)安全問題日漸凸顯，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù)有訪問控制，入侵檢測(cè)等等，其中，網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題之一。然而，傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)技術(shù)正逐漸顯示其缺點(diǎn)和不足，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)引入使得與人工智能結(jié)合的更為緊密，更能識(shí)別和檢測(cè)出各類入侵行為。但是BP算法本身具有訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)且不易收斂到局部最小的缺點(diǎn)，本文分析了當(dāng)前的入侵檢測(cè)系統(tǒng)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，并且考慮到BP算法的缺陷的基礎(chǔ)上提出將粒子群優(yōu)化算法（PSO）和BP算法相融合的新算法，稱之為IPSO-BP算法。主要優(yōu)點(diǎn)是克服兩種算法在入侵檢測(cè)訓(xùn)練過程中各自的缺點(diǎn)。……