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吴拥民 (吴拥民.) [1] | 李冬银 (李冬银.) [2]

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CQVIP

Abstract:

网络安全状态数据具有数据量大、特征数目繁多以及连续型属性多等特点.态势预测问题可转化为海量数据的预测问题.以网络安全态势研究为应用背景,提出了一种基于改进的粒子群优化算法来优化反向传播神经网络的态势预测模型.利用IPSO内在的隐并行性和很好的全局寻优能力对BP网络的权值和阈值进行优化并建立预测模型对网络安全态势进行预测.仿真实验证明其改善了传统BP网络在预测应用中的不足,有效提高了态势预测的精准度.

Keyword:

反向传播神经网络 态势感知 态势预测 粒子群优化算法 网络安全

Community:

  • [ 1 ] 福建天晴数码有限公司
  • [ 2 ] 闽江学院计算机科学系
  • [ 3 ] 福州大学数学与计算机科学学院

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闽江学院学报

ISSN: 2096-9562

CN: 35-1260/G4

Year: 2013

Issue: 05

Volume: 34

Page: 78-83

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