基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测

资 源 简 介

在网络异常检测中，为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率，本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神网络，将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子，在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。

详 情 说 明

在网络异常检测中，为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率，本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神网络，将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子，在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。此外，为了进一步提高网络异常检测的准确性，我们还引入了特征选择方法，从原始数据中选择最具有代表性的特征子集。通过综合以上方法，我们的研究为网络异常检测领域提供了一种新的、有效的解决方案。