论文研究基于Boosting RBF神经网络的入侵检测.pdf

提出一种新颖的基于boostingRBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合，提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法，为了提高RBF神经网络的泛化能力，采用Boosting方法，进行网络集成。以“KDDCup1999Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验，得到了较高的检测率和较低的误警率。