多策略改进RBF神经网络入侵检测方法研究

摘要

论文提出了一种多策略改进RBF神经网络入侵检测方法。该方法采用减聚类算法确定隐含层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干扰。采用粒子群算法和梯度下降法相结合的方法分别对基函数的中心值、宽度以及隐含层与输出层之间的权值进行全局优化以及局部优化,避免了参数选取的局部性。实验证明,该方法能够有效提高入侵检测系统的检测率,并降低误报率。