基于RBF和BP神经网络的入侵检测模型比较研究

本文提出一种基于RBF神经网络的医学图像分类算法,利用像素的特征信息作为训练样本对RBF神经网络进行训练,使用训练后的RBF神经网络图像的分类识别,对不同的分类结果赋予不同rgb值进行显示。实验结果表

在MATLAB环境下构建BP神经网络和LVQ网络，并应用于分类识别任务。通过对比两种网络的性能表现，分析它们各自的优缺点，从而为选择合适的神经网络算法提供一定的参考。其中，BP网络具有较强的拟合能力，

RBF神经网络网络逼近，对于初学者很有用的。

已有入侵检测模型普遍只针对网络入侵行为的静态特征进行分析检测,造成检测率低及误报率高等缺陷,且无法有效应用低频攻击。为此提出一种新的基于深度循环神经网络(DRNN)和区域自适应合成过采样算法(RA-S

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基于MATLAB的软件可靠性BP神经网络模型-基于MATLAB的软件可靠性BP神经网络模型.pdf共享一个论文，希望对大家有所帮助。:):)2009081017194