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为了解决目前入侵检测技术准确率低、误报率高和无法检测新攻击类型等问题,研究了基于人工神经网络（ANN）的入侵检测技术,将径向基函数（RBF）网络应用于入侵检测研究中,并利用蛙跳算法（SFLA）对其参数进行优化,提高了入侵检测性能。
基于SFLA优化的RBF神经网络入侵检测算法
【摘 要】
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为了解决目前入侵检测技术准确率低、误报率高和无法检测新攻击类型等问题,研究了基于人工神经网络（ANN）的入侵检测技术,将径向基函数（RBF）网络应用于入侵检测研究中,并利用蛙跳
【机 构】
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西安工程大学计算机学院
【出 处】
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软件导刊
【发表日期】
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2017年8期
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