有监督SOM神经网络在入侵检测中的应用

• 作 者: 赵建华 李伟华
• 机 构: 西北工业大学计算机学院,商洛学院计算机科学系
• 出 处: 计算机工程
• 发表日期: 2012年12期
• 关键词: 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 Self-organizing feature Mapping（SOM） neural

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。