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基于深度信念网络的入侵检测模型

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摘要研究了入侵检测系统中海量数据分类的问题.讨论了深度信念网络（DBN）的原理,提出了基于DBN的入侵检测模型.DBN由多层无监督的限制玻尔兹曼机（RBM）网络和一层有监督的反向传播（BP）网络构成.该入侵检测模型采用一种快速、贪婪的方法对DBN网络进行预训练,利用对比分歧算法逐层训练每一个RBM网络;然后,利用有监督的BP算法对整个DBN网络进行微调,并同时对RBM网络输出的低维特征进行入侵数据分类.基于KDDCUP1999数据集的实验结果表明,使用3层以上的DBN模型分类效果优于自组织映射和神经网络方法.因此,DBN是一种有效且适用于高维特征空间的入侵检测方法。

DOI wjvxo9l647/1547626

作者高妮;高岭;贺毅岳;高全力;任杰

机构地区不详

出处《东南大学学报：英文版》 2015年3期

关键词入侵检测深度信念网络限制玻尔兹曼机深层学习

分类 [文化科学][高等教育学]

出版日期 2015年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

东南大学学报：英文版

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