基于模糊神经Petri网的网络入侵检测方法  

作　　者：翟双灿[1] 李玲娟[1] 郭立玮[2] 潘永兰[2] 

机构地区：[1]南京中医药大学信息技术学院,南京210046 [2]南京中医药大学中医药研究院,南京210046

出　　处：《计算机光盘软件与应用》2013年第17期141-142,共2页Computer CD Software and Application

基　　金：国家自然科学基金项目(30572374)

摘　　要：针对传统的入侵检测方法存在检测速度慢、不易收敛、检测准确率低等问题,提出了一种新的适用于网络入侵检测的模糊神经Petri网(简称为FNPN)。文中首先给出了模糊神经Petri网的定义及其引发规则,然后给出了一种学习算法。该FNPN结合了模糊Petri网和神经网络各自的优点,既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统,又具有学习能力,可通过对样本数据学习来调整模型中的参数以获得系统内部的等效结构。实验证明,该方法具有更高的识别精度和更高的学习速率。

关 键 词：模糊神经PETRI网 入侵检测 神经网络 知识学习 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]