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基于改进双重深度Q网络的入侵检测模型

吴亚丽 王君虎 郑帅龙

计算机工程与应用2022,Vol.58Issue(16):102-110,9.
计算机工程与应用2022,Vol.58Issue(16):102-110,9.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2105-0402

基于改进双重深度Q网络的入侵检测模型

Intrusion Detection Model Based on Improved Double Deep Q-Network

吴亚丽 1王君虎 2郑帅龙1

作者信息

  • 1. 西安理工大学 自动化与信息工程学院,西安 710048
  • 2. 陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室,西安 710048
  • 折叠

摘要

关键词

入侵检测/深度强化学习/双重深度Q网络/卷积神经网络(CNN)/长短期记忆网络(LSTM)

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

吴亚丽,王君虎,郑帅龙..基于改进双重深度Q网络的入侵检测模型[J].计算机工程与应用,2022,58(16):102-110,9.

基金项目

国家重点研发计划(2018YFB1703000) (2018YFB1703000)

陕西重点研发计划(2020ZDLGR07-06). (2020ZDLGR07-06)

计算机工程与应用

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-8331

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