ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА № 5 (47) 2013 Л. Г. Комарцова, докт. техн. наук, профессор Калужского филиала МГТУ им. <...> Н. Э. Баумана Применение нейросетевых ассоциативных машин для обнаружения вторжений в локальную сеть Предложен алгоритм объединения мнений экспертов, построенных на основе многослойного персептрона, с помощью алгоритмических композиций с динамическим механизмом оценки коэффициента доверия к каждому эксперту. введение делении их внутренних характеристик [1, 2]. <...> Другое направление для получения аппроксимирующей зависимости связано с использованием искусственных нейронных сетей (НС). <...> В случае, когда необходимо решить заЗ дачу, содержащую сложные внутренние зависимости, которые могут изменяться во времени (в контексте решаемой задачи вторжение в сеть может осуществляться различными методами с использованием разнообразных механизмов [4, 6]), качество решения задачи может быть повышено с помощью ансамблей нейронных сетей. <...> В результате параллельной обработки данных множеством нейронных сетей (экспертов) и последующего объединения выходных сигадачи аппроксимации различного рода зависимостей возникают при проектировании сложных систем и опреналов существует вероятность получения решения, превосходящего по качеству результаты каждой нейронной сети, входящей в ансамбль. <...> При обучении многослойных нейронных сетей наиболее часто используется метод обратного распространения ошибки [5], однако он имеет ряд недостатков, наиболее существенный из которых — неопределенно долгий процесс обучения. <...> В сложных задачах обучение может происходить в течение длительного времени, это приводит к тому, что становится невозможным использовать ансамбли нейронных сетей в системах обнаружения вторжений, так как многие из них должны работать в реальном масштабе времени. <...> Эти недостатки устраняются путем применения различного рода комбинированных процедур, с помощью которых можно осуществить небольшие <...>