在網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)中,為了提高對(duì)異常狀態(tài)的檢測(cè)率，降低對(duì)正常狀態(tài)的誤判率,本文提出一種基于量子粒子群優(yōu)化算法訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)的新方法。利用量子粒子群優(yōu)化算法(QPSO)訓(xùn)練小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)中的參數(shù)組合作為優(yōu)化算法中的一個(gè)粒子,在全局空間中搜索具有最優(yōu)適應(yīng)值的參數(shù)向量。
標(biāo)簽：
網(wǎng)絡(luò)
異常檢測(cè)
狀態(tài)
檢測(cè)
上傳時(shí)間：
2014-12-03
上傳用戶：liuchee
