基于choquet模糊积分的多神经网络融合模型的研究

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为了进一步提高网络入侵检测系统的检测性能,提出了基于choquet模糊积分的多神经网络融合模型。它的基本思想是按照TCP/IP属性集的类别不同将TCP/IP数据集分成三个不同属性集的子数据集,在不同属性集上训练形成不同的子神经网络,然后用choquet模糊积分将多个子神经网络对TCP/IP数据的检测结果进行非线性融合形成最优判断。采用KDD99实验数据验证该模型的有效性,实验结果表明,该模型可以得到较好的融合效果。
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