基于遗传神经网络的入侵特征选择模型

针对高维数据包含的不相关和冗余特征影响检测方法性能的问题,提出了基于遗传神经网络入侵特征选择模型.该模型在传统的遗传神经网的输入层和隐含层之间增加特征选择层,并在特征选择层与输入层间设置连接开关,如果开关合上,则该特征被选中;否则为放弃.实验结果表明,该模型在保持原有信息完整性的同时,能有效减少冗余特性;在保证检测准确率的前提下,有效提高系统的检测速度.