计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2011年
11期
126-129
,共4页
粒子群算法%计算机网络安全%神经网络%评价
粒子群算法%計算機網絡安全%神經網絡%評價
입자군산법%계산궤망락안전%신경망락%평개
研究计算机网络安全评价问题,计算机网络安全评价是一个多指标系统,计算机网络受到漏洞、病毒等人侵是一个复杂的非线性问题,传统线性评价方法不能准确描述各指标对评价结果影响且评价结果的精度低.为了提高计算机网络安全的评价精度,提出了一种粒子优化神经网络的计算机网络安全评价方法.首先通过专家系统挑选计算机网络安全评价指标,然后采用专家打分方法确定评价指标权重,最后将指标权重输入BP神经网络进行学习,BP神经网络参数通过粒子群算法进行优化,获得计算机网络安全评价等级.仿真结果表明,相对于传统计算机网络安全评价模型,粒子优化神经网络加快计算机网络安全评价速度,提高了计算机网络安全的评价精度.
研究計算機網絡安全評價問題,計算機網絡安全評價是一箇多指標繫統,計算機網絡受到漏洞、病毒等人侵是一箇複雜的非線性問題,傳統線性評價方法不能準確描述各指標對評價結果影響且評價結果的精度低.為瞭提高計算機網絡安全的評價精度,提齣瞭一種粒子優化神經網絡的計算機網絡安全評價方法.首先通過專傢繫統挑選計算機網絡安全評價指標,然後採用專傢打分方法確定評價指標權重,最後將指標權重輸入BP神經網絡進行學習,BP神經網絡參數通過粒子群算法進行優化,穫得計算機網絡安全評價等級.倣真結果錶明,相對于傳統計算機網絡安全評價模型,粒子優化神經網絡加快計算機網絡安全評價速度,提高瞭計算機網絡安全的評價精度.
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