[发明专利]一种基于残差稀疏宽度学习系统的入侵检测方法在审
| 申请号： | 202011524068.1 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN113159310A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 王振东;刘尧迪;李大海;王俊岭;曾珽 | 申请（专利权）人： | 江西理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 杜立军 |
| 地址： | 341000 江*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及网络和主机入侵检测技术领域，具体涉及一种基于残差稀疏宽度学习系统的入侵检测方法，包括以下步骤：Step1、对原始的入侵检测数据集进行预处理，Step2、将标准数据集划分为训练集和测试集；Step3、对BLS模型进行训练和参数调优，Step4、将测试数据输入到训练好的RES‑BLS入侵检测模型中，进而得到每条数据的分类结果。该基于残差稀疏宽度学习系统的入侵检测方法能够有效的解决了宽度学习系统存在的准确率、精确率、真正率、假正率等偏低的问题；该模型使用了SVD分解以求解BLS的输出权值矩阵，并通过残差学习不断调整网络训练过程中的误差，最后通过稀疏剪枝修剪网络的冗余特征以及输出权重以此修剪冗余节点避免模型陷入局部最优。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 宽度 学习 系统 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
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