PSO优化BP神经网络入侵检测模型

摘要

文中提出了一种基于变惯性因子粒子群优化的BP网络学习算法.该算法用PSO算法代替了传统的BP算法,克服了BP算法易陷入局部最小值的不足,并且将该算法应用于入侵检测中.在预处理数据时,采用了信息增益的方法,提取出舍信息量多的特征作为BP网络的输入向量.通过实验仿真比较,证明了该算法的收敛速度快,迭代次数少,准确率较高.