指挥信息系统与技术
指揮信息繫統與技術
지휘신식계통여기술
COMMAND INFORMATION SYSTEM AND TECHNOLOGY
2015年
1期
6-9
,共4页
广义径向基函数神经网络%态势预测%K-means聚类算法%最小均方算法
廣義徑嚮基函數神經網絡%態勢預測%K-means聚類算法%最小均方算法
엄의경향기함수신경망락%태세예측%K-means취류산법%최소균방산법
针对网络态势感知中的预测精度问题,提出了基于广义径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测方法.该方法利用K-means聚类算法确定RBF的数据中心和扩展函数,并采用最小均方算法调整权值,得出态势值前后之间的非线性映射关系,并进行态势预测.仿真试验表明,该方法能较准确获得态势预测结果,提高网络安全的主动安全防护.
針對網絡態勢感知中的預測精度問題,提齣瞭基于廣義徑嚮基函數(RBF)神經網絡的網絡安全態勢預測方法.該方法利用K-means聚類算法確定RBF的數據中心和擴展函數,併採用最小均方算法調整權值,得齣態勢值前後之間的非線性映射關繫,併進行態勢預測.倣真試驗錶明,該方法能較準確穫得態勢預測結果,提高網絡安全的主動安全防護.
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