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一种改进的ART2算法及其在入侵检测中的应用  
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【英文篇名】 An improved ART2 algorithm and its application in the intrusion detection
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【作者】 郭凌翔; 郭洪; 陈周同;
【英文作者】 GUO Ling-xiang1; 2; GUO Hong1; CHEN Zhou-tong1 (1. College of Mathematics and Computer Science; Fuzhou University; Fuzhou; Fujian 350108; China; 2. College of Arts and Design; Xiamen; Fujian 361005; China);
【作者单位】 福州大学数学与计算机科学学院; 福州大学工艺美术学院;
【文献出处】 福州大学学报(自然科学版) , Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2010年 05期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 神经网络; 自适应共振理论; 入侵检测; ART2算法;
【英文关键词】 neural network; adaptive resonance theory; intrusion detection; ART2 algorithm;
【摘要】 根据入侵检测技术和自适应共振网络算法中ART2算法的特点,提出了一种改进的ART2算法,并将其应用于入侵检测中.在Linux平台下实现了改进模型,并且对入侵数据集进行检测,表明该算法可以有效检测出入侵.
【英文摘要】 According to the features of intrusion detection and the ART2 algorithm, one of the adaptive resonance theory, an improved ART2 algorithm is proposed in this paper. And the model is implemented in the platform of Linux. And it is testified that the improved algorithm could detect the intrusion effectively.
【基金】 福建省教育厅科研资助项目(JB05043); 福州大学科技发展基金资助项目(2006-XQ-24)
【更新日期】 2010-10-27
【分类号】 TP393.08
【正文快照】 自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory)简称ART,是对输入模式进行自组织分类且具有人类认知特点的神经网络.ART2具有无监督学习能力,适用于任意模拟信号的输入序列,并能对已经学习过的对象进行快速响应和自动识别.仅当输入模式与网络中储存的类别原型足够相似时才接受和采

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