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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明属于网络入侵检测技术领域，尤其为一种基于改进黑猩猩优化算法的BP神经网络入侵检测方法，包括以下步骤：S1：构建BP神经网络，确定BP神经网络的输入层、隐含层、输出层的节点数。本发明通过将BP神经网络的原始阈值和原始权值作为改进后的黑猩猩优化算法的初始种群位置进行寻优，得到BP神经网络的最优初始阈值和最优初始权值，利用训练样本集合对包含最优初始阈值和最优初始权值的BP神经网络进行训练，通过准确率和召回率对BP神经网络进行评估，重复迭代直至召回率大于设定阈值D1获得网络入侵检测模型等过程，可以提高网络入侵检测准确率，降低网络入侵检测模型的漏报率和误报率。
主权项：1.一种基于改进黑猩猩优化算法的BP神经网络入侵检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建BP神经网络，确定BP神经网络的输入层、隐含层、输出层的节点数；S2：将BP神经网络的原始阈值和原始权值作为黑猩猩优化算法的初始种群位置进行寻优，得到BP神经网络最优初始阈值和最优初始权值；S3：将历史网络数据进行数据预处理，将数据归一化后得到网络数据构建训练样本集合，利用训练样本集合对包含最优初始阈值和最优初始权值的BP神经网络进行训练，通过准确率和召回率对BP神经网络进行评估，重复迭代直至准确率和召回率大于设定阈值D1获得网络入侵检测模型，从而得到最优网络入侵检测模型；S4：将采集的实时网络数据经过预处理后得到测试数据，然后输入至预训练的网络入侵检测模型中获得网络入侵检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 一种基于改进黑猩猩优化算法的BP神经网络入侵检测方法
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