【摘 要】
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针对大规模复杂数据集的入侵检测问题，本文设计了一种融合门控循环单元（Gated Recurrent Units,GRU）的循环神经网络模型。循环神经网络结构的中间层设计采用了全连接方式，使输入信息能够得到充分交换；用GRU替代传统的神经元结构，减少了原有模型的参数数量，同时提高循环神经网络模型的收敛性能；入侵检测中以均方误差函数作为模型的损失函数，并对输入数据集做无量纲化处理和归一化处理，确保数值
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针对大规模复杂数据集的入侵检测问题，本文设计了一种融合门控循环单元（Gated Recurrent Units,GRU）的循环神经网络模型。循环神经网络结构的中间层设计采用了全连接方式，使输入信息能够得到充分交换；用GRU替代传统的神经元结构，减少了原有模型的参数数量，同时提高循环神经网络模型的收敛性能；入侵检测中以均方误差函数作为模型的损失函数，并对输入数据集做无量纲化处理和归一化处理，确保数值训练过程中损失值不断降低，以提高对恶意数据的识别准确率。实验数据表明：本文提出的算法多层次输入维度稳定，测试集中的入侵检测识别准确率高于99.20%，与两种传统入侵检测算法相比具有更高的收敛性能。
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