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在網(wǎng)絡異常檢測中,為了提高對異常狀態(tài)的檢測率

資 源 簡 介

在網(wǎng)絡異常檢測中,為了提高對異常狀態(tài)的檢測率,降低對正常狀態(tài)的誤判率,本文提出一種基于量子粒子群優(yōu)化算法訓練小波神經(jīng)網(wǎng)絡進行網(wǎng)絡異常檢測的新方法。利用量子粒子群優(yōu)化算法(QPSO)訓練小波神經(jīng)網(wǎng)絡,將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(WNN)中的參數(shù)組合作為優(yōu)化算法中的一個粒子,在全局空間中搜索具有最優(yōu)適應值的參數(shù)向量。

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