基于PCA的GABP神經網絡入侵檢測方法

摘要：為克服BP算法易陷入局部最小的缺點，同時為減少樣本數據維數，提出一種基于主成分分析(PCA)的遺傳神經網絡方法。通過降維和去相關加快收斂速度，采用改進的遺傳算法優化神經網絡權值，利用自適應學習速率動量梯度下降算法對神經網絡進行訓練。MATLAB仿真實驗結果表明，該方法在準確性和收斂性方面都優于BP算法，應用于入侵檢測系統中的檢測率和誤報率明顯優于傳統方法。

關鍵詞：主成分分析；遺傳神經網絡；入侵檢測系統；仿真實驗

中圖分類號：TP393.08 文獻標志碼：A 文章編號：1001－3695(2009)12－4754－04