摘要：提出一种应用人工神经网络进行入侵检测分类器设计的新方法,即采用改进的BP神经网络Levernberg-Marquardt优化算法进行入侵检测分类器的设计.该网络μ参量可自适应调整,收敛速度快,解决了传统BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小点的问题.实验结果表明,分类器用于入侵检测,效果良好,学习速度快,分类准确率高,为实现入侵检测分类器提供了一条准确高效的途径.http://www.cqvip.com//QK/90962X/200302/7540963.html

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