基于APDE‑RBF神经网络的网络安全态势预测方法与流程

文档序号:11138626阅读:来源:国知局
技术总结
本发明属于网络安全技术领域,特别涉及一种基于吸引子传播差分进化算法的径向基函数APDE‑RBF神经网络的网络安全态势预测方法,包括利用AP聚类算法对样本数据进行划分聚类,从而获得径向基函数RBF的中心和网络的隐含层节点数;利用AP聚类得出种群差异度,自适应地改变DE算法的缩放因子和交叉概率,对RBF的宽度和连接权值进行优化;同时为了避免陷入局部最优以及跳出局部极值点,对每一代种群的精英个体和种群差异度中心进行混沌搜索;确定最终RBF网络模型,输入测试数据集,输出态势预测值;本发明旨在增强泛化能力的同时,提高对网络安全态势的预测精度。

技术研发人员:李方伟;李骐;李俊瑶
受保护的技术使用者:重庆邮电大学
文档号码:201610871705
技术研发日:2016.09.30
技术公布日:2017.02.15

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