摘 要 为解决传统BP算法在网络入侵安全检测中耗时比较长、容易陷入局部最小、均方误差降低率振动剧烈的问题，提出一种BP神经网络的改进算法,通过改变传统中固定学习率或通过某一常数改变学习率，引入动态变化,根据均方误差的变化而改变学习率。最后通过仿真实验，解决了传统算法中收敛速度较慢、均方误差下降时震动剧烈的问题。
关键词 BP 神经网络 学习率 均方误差 入侵检测
Abstract: In order to solve the problems in the traditional algorithm that they are 
relatively long time-consuming, easy to fall into local minimum and to lead to severe 
vibration to reduce the mean square error, we put forward a BP improved algorithm.The
improved algorithm of a BP neural network is presented in this paper. To change 
traditional method which has been fixed learning rate or has changed learning rate by 
controlling a constant, we introduce a new method that the change is dynamic. And we
change learning rate based on the changes of the mean square error. By simulation, we 
solve the traditional algorithms convergence slower and the method that it leads to 
severe vibration to reduce the mean square error.
Keywords: BP; neural network; learning rate; mean square error; intrusion detection

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