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基于学习Petri网的网络入侵检测方法 被引量：5
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作者 危胜军 胡昌振 高秀峰 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期269-272,共4页
基于神经网络的入侵检测方法存在学习速度慢,不易收敛,分类能力不足等缺点。采用学习Petri网(LPN)建立了对网络入侵的检测分类方法,该方法在非线性和不连续函数的实现上优于神经网络,实验结果表明:基于LPN的入侵分类相对于相同结构的神... 基于神经网络的入侵检测方法存在学习速度慢,不易收敛,分类能力不足等缺点。采用学习Petri网(LPN)建立了对网络入侵的检测分类方法,该方法在非线性和不连续函数的实现上优于神经网络,实验结果表明:基于LPN的入侵分类相对于相同结构的神经网络具有更高的识别精度以及更快的学习速率。 展开更多
关键词 计算机系统结构 入侵检测 学习petri网 神经网络
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