【摘 要】
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传统机器学习方法及浅层神经网络方法处理高维数据准确率较低,一般深度神经网络易受权重、阈值、学习率的影响而陷入局部最优。提出了基于遗传算法GA的深度神经网络结构和参
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61403183）;湖南省自然科学基金项目（2017JJ4048）;湖南省教育厅科学研究重点项目（18A230）;湖南省财政厅科学研究项目（20191550502）;2018湖南省研究生科研创新项目（CX2018B603）
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传统机器学习方法及浅层神经网络方法处理高维数据准确率较低,一般深度神经网络易受权重、阈值、学习率的影响而陷入局部最优。提出了基于遗传算法GA的深度神经网络结构和参数优化方法,并对新的深度神经网络NDNN入侵检测的方法进行优化;利用遗传算法强大的全局搜索能力,对深度神经网络各隐藏层的数目、学习率及训练次数进行寻优;使用KDDCUP99入侵数据集进行了试验验证。结果表明,该方法与不同的深度神经网络相比,其准确率、检测率有一定提高,误报率有一定降低;与其他机器学习算法相比,其准确率、检测率有明显提高,误报率有明
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