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针对如何提高网络入侵检测率并进行正确分类的问题，提出了一种改进的自组织特征映射（SOM）网络算法。该算法通过对竞争机制的自适应调整来减少过度学习，并采用灰关系分析的动态权值机制降低邻域神经元中杂质的影响。KDDCUP99数据集的试验结果表明该方法具有更高的准确率。
基于改进自组织特征映射的网络入侵检测
【摘 要】
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针对如何提高网络入侵检测率并进行正确分类的问题，提出了一种改进的自组织特征映射（SOM）网络算法。该算法通过对竞争机制的自适应调整来减少过度学习，并采用灰关系分析的动态权
【机 构】
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南京工业大学电子与信息工程学院
【出 处】
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自动化仪表
【发表日期】
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2015年10期
【基金项目】
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江苏省高校自然科学基金资助项目（编号：12KJB510007）.
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