基于改进的PSO与BP前馈神经网络学习算法在入侵检测中的应用

引言 针对BP算法容易陷入局部极值和粒子群算法易失去多样性的问题，为了克服两种算法的缺点同时能够利用这两种算法的优点，本文提出一种新的算法，在算法前期利用粒子群算法能够较快的找到局部最佳的优点，如果此时粒子群失去多样性的情况下，再继续用BP算法继续训练网络，在局部极值的情况下继续训练网络，从而找到局部更优点，如果在BP算法陷入极值时，转到粒子群算法进行训练神经网络，进而克服BP算法的缺点，同时，本文将新的算法用户网络入侵检测中进行验证，发现本文提出的算法在精度和速度方面都要优于BP算法和粒子群算法。随着移动终端电子设备的使用普及，计算机网络已经渗透列我们生活的每个角落并正在改变我们的生活方式，但是，网络安全问题日渐凸显，当前网络安全防护技术有访问控制，入侵检测等等，其中，网络入侵检测是当前研究的热点问题之一。