冯建利
- 作品数：1 被引量：2H指数：1
- 供职机构：沈阳航空工业学院计算机学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于多层激励函数量子神经网络的入侵检测研究被引量：2
- 2010年
- 为解决传统入侵检测模型所存在的检测效率低,对未知的入侵行为检测困难等问题,对神经网路隐层激励函数进行了研究,利用多层激励函数的量子神经网络模型进行入侵检测,该量子神经网络借鉴量子理论中量子态叠加的思想,使得隐层神经元能表示更多地状态或量级,从而很好的对入侵类型进行分类,增加隐层神经元的处理速度和检测性能法。实验表明,叠加的每个sigmoid函数较传统的sigmoid函数不仅对已知的入侵具有较好的识别能力,而且能较好的识别未知入侵行为,从而实现入侵检测的智能化。
- 冯建利拱长青
- 关键词：入侵检测量子神经网络多层激励函数
