一种基于改进的BP神经网络的入侵检测方法

摘要

传统的基于神经网络的入侵检测系统学习量大,导致检测系统训练时间过长,检测宵实时性差且效果不好,还增加了系统资源的消耗.为提高学习速度和改善检测效果,文章提出了一种基于改进的BP神经网络的入侵检测方法,该方法对传统的BP神经网络进行分割的学习和训练.实验结果表明,该算法提高了入侵检测的速度和降低了系统资源的消耗、同时也减小了学习中的出错几率.