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改进PSO优化RBF的网络安全态势预测研究

作者:江洋; 李成海; 魏晓辉; 李志鹏网络安全态势预测粒子群径向基函数神经网络惯性权重

摘要:针对网络安全态势预测,为了提高预测精度和预测算法的收敛速度,采用一种改进的粒子群算法(PSO)来优化径向基函数(RBF)神经网络。首先,PSO的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减,在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力;其次,通过权重因子的调节自动寻优,并将搜寻到的全局最优值解码成RBF的网络参数;最后,通过优化的RBF网络进行网络安全态势预测。仿真实验表明,改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。与BP算法和RBF算法相比,本文算法在预测精度上有所提高,同时收敛速度加快,能达到更好的预测效果。

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测控技术

《测控技术》(月刊)创刊于1982年,由中国航空工业集团有限公司主管,中国航空工业集团北京长城航空测控技术研究所主办,CN刊号为:11-1764/TB,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《测控技术》以其刊出论文的技术先进、方法新颖、实用性强为特色,重点介绍各种类型传感器、智能化仪器仪表、现场总线技术、计算机数据采集与处理、集散式控制系统、分布式控制系统、模块化技术、各种网络技术、楼宇自动化技术、多媒体在工业自动化领域的应用、人工智能技术、模糊控制技术、通信技术、仿真与虚拟现实、机电一体化以及工控组...

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