混沌遗传算法优化径向基神经网络在入侵检测中的应用

"该资源是一篇来自上海大学的硕士学位论文，作者王凡凡，导师郁松年，专业为计算机应用技术。论文主要探讨了如何利用改进的混沌遗传径向基神经网络（RBFNN）进行入侵检测。通过结合遗传算法和混沌理论，优化RBF网络的结构，尤其是隐层中心和宽度参数，以提升其在入侵检测中的性能。实验结果表明，改进后的网络在入侵检测中表现出明显优势。关键词包括遗传算法、混沌、径向基神经网络、入侵检测和优化。" 正文: 这篇论文深入研究了人工智能领域的一个关键问题——入侵检测，特别是如何利用先进的算法提高检测效率和准确性。作者提出了一种创新的入侵检测模型，该模型基于改进的混沌遗传径向基神经网络。传统的径向基神经网络（RBFNN）在处理复杂数据时可能存在结构优化困难，而混沌遗传算法的引入旨在解决这一问题。 首先，RBFNN是一种有效的非线性分类和回归工具，其核心在于隐层的径向基函数。然而，确定最佳的隐层中心和宽度参数是网络设计中的挑战。论文提出了新的编码方法，允许这些参数在各自独立的搜索空间内进行优化，从而增强了网络的适应性和泛化能力。 其次，遗传算法作为一种全局随机搜索策略，模拟了生物进化过程，具有良好的全局收敛性。论文进一步将混沌理论融入遗传算法，通过混沌序列生成更优的初始种群，提升了优化过程的效率，降低了陷入局部最优的风险。 最后，论文将改进的混沌遗传RBFNN应用于入侵检测系统，通过训练和测试数据，验证了新模型的性能。结果显示，相较于其他基于RBFNN的入侵检测模型，该模型在识别网络正常活动和入侵行为时表现出显著的优越性。 该论文在入侵检测领域做出了重要贡献，不仅创新性地解决了RBFNN的结构优化问题，还成功地将混沌遗传算法与神经网络相结合，为未来的入侵检测研究提供了新的思路和方法。关键词所涵盖的遗传算法、混沌理论、RBFNN以及优化策略，都是当前人工智能和网络安全研究的重要组成部分。