【摘 要】
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提出了神经网络驱动模糊推理的入侵检测方法,利用神经网络的学习能力,对不清楚规则的复杂系统的输入输出特性进行适当的非线性划分,自动形成规则集和相应的隶属关系,克服了在
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提出了神经网络驱动模糊推理的入侵检测方法,利用神经网络的学习能力,对不清楚规则的复杂系统的输入输出特性进行适当的非线性划分,自动形成规则集和相应的隶属关系,克服了在多维空间上经验性的确定隶属函数的困难.对于神经网络的训练数据,采用人工数据,克服了神经网络监督学习和获取已知输出的训练数据的困难.试验证明,这种技术具有很好的灵敏度和鲁棒性,而且,能够检测出未知的入侵行为.
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