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将灰色预测和神经网络有机的结合起来，构造出了新的灰色神经网络GNNM，并用于入侵检测系统（IDS）中，仿真结果表明，GNNM算法在较低误报率的基础上达到了理想的检测率，与传统的神经网络算法相比，不但提高了系统的并行计算能力和系统的可用信息的利用率，还提高了系统的建模效率与模型精度。
基于灰色神经网络的入侵检测系统研究
【摘 要】
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将灰色预测和神经网络有机的结合起来，构造出了新的灰色神经网络GNNM，并用于入侵检测系统（IDS）中，仿真结果表明，GNNM算法在较低误报率的基础上达到了理想的检测率，与传统的神经网络
【机 构】
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广西工学院计算机工程系,西南交通大学信息科学与技术学院
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2007年19期
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