《Table 5 Parameters setting表5参数设置》

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《改进的HS算法优化BP神经网络的入侵检测研究》

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本文提出的和声算法是对原始和声算法的进一步优化，使用动态的PAR参数和每次选取多种新和声来改进原始和声算法，使和声搜索算法得到更优的初始权值和阈值，以此来解决BP神经网络算法易陷入局部最优和收敛较慢的问题。由实验结果可以看出，改进的和声算法优化的BP神经网络检测率和迭代次数分别为59次和95.1%，检测率和迭代次数方面都有了一定的改进。所以整体上来看，本文提出的算法无论迭代次数还是检测率都较优于其它三种算法。