数字市场 专利库 基于APDE-RBF神经网络的网络安全态势预测方法
基于APDE-RBF神经网络的网络安全态势预测方法

基于APDE-RBF神经网络的网络安全态势预测方法

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专利申请号：
CN201610871705.X
专利类型：
发明专利
技术分类：
H04L29/06
专利有效期：
2036-09-30
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专利信息
专利名称：基于APDE-RBF神经网络的网络安全态势预测方法
商品编号：5372042
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申请日期：2016-09-30
公开/公告号：CN106411896A
授权公告日/公开日：2017-02-15
申请/专利权人： 重庆***学
发明/设计人： 李**
主分类号：H04L29/06
IPC分类号：H04L29/06;H04L12/24;G06N3/04
说明书摘要免费下载摘要

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。

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