基于混合PSO小波网络的网络异常检测

来源 :信息技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:L530798540
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
提出一种用新型的进化学习算法训练的小波神经网络(WNN)。这种新型的进化学习算法是基于粒子群算法(PSO)和共轭下降法(CG)提出的。以往,将粒子群算法用于神经网络的训练一般是可行的。因为粒子群算法相比于其他的优化算法,具有相对简单的结构和快速的收敛速度,然而,由于粒子的搜索坍塌速度过快而导致粒子停滞这种潜在的危险。粒子的持续停滞使搜索结果很难达到全局最优,甚至会陷入局部最优。为了克服粒子群算法缺点提出了改进的混合算法。通过对KDD99数据集的实验表明,利用新型混合算法训练的小波神经网络对于异常检测具有很
其他文献
利用BP神经网络进行电力系统短期负荷预测,应用模糊集理论将天气、温度等敏感因素模糊化后作为BP神经网络的一部分输入进行训练,构造了相应于不同季节的预测模型,预测未来一
介绍了车牌识别的背景、意义和一般实现过程,阐述了小波变换和神经网络的基本理论,详细地分析和论述了小波变换和神经网络在车牌识别四个核心阶段(即图像预处理、车牌定位、字符分割和字符识别)中的应用,最后总结并对两者在车牌识别技术中的应用前景进行了展望。
笔者自1990年3月至2005年12月间采用针刺加氙光治疗带状疱疹后遗神经痛90例,疗效显著,现报告如下。
基于形体建模特征,进行了常用圆柱齿轮减速器特征分析;基于参数化设计技术,在Pro/ENG INEE平台下,详细介绍了减速箱体参数化造型与设计步骤,并完成了上箱体和下箱体参数化造