研究PSO-FNN模型下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì),PSO即:particle Swarm Optimization,粒子群優(yōu)化算法,PSO具有誤差小、泛化力強(qiáng)、評(píng)價(jià)指標(biāo)高等特點(diǎn),對(duì)非數(shù)值信息具有很好的識(shí)別和處理能力,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)安全分析具有非常重要的實(shí)用價(jià)值。 

【文章來(lái)源】：電腦開發(fā)與應(yīng)用. 2014,27(10)

【文章頁(yè)數(shù)】：3 頁(yè)

【部分圖文】：

所示，U上的x點(diǎn)通過(guò)模糊產(chǎn)生器可以映射在U上的模糊集，調(diào)取模糊規(guī)則庫(kù)中的模糊推理圖1模糊邏輯系統(tǒng)

相應(yīng)的預(yù)案處理，然后讀入下一條觀測(cè)數(shù)據(jù)，程序?qū)⒃谠u(píng)測(cè)完所有的觀測(cè)數(shù)據(jù)后結(jié)束。3PSO-FNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)應(yīng)用評(píng)測(cè)3.1PSO-FNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中訓(xùn)練誤差隨著迭代次數(shù)的變化PSO-FNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中訓(xùn)練誤差隨著迭代次數(shù)的變化如圖6所示。由圖6可以非常明顯地得出，PSO優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其收斂速度快，PSO-FNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)迭代的次數(shù)大約在550時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的誤差可以達(dá)到設(shè)定的要求。因此，PSO-FNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)果應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)要素的獲取，其效率非常高。3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全要素的提取精度PSO-FNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練樣本的提取精度如圖7圖2模糊推理系統(tǒng)圖3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成圖4粒子群算法的基本流程圖·42·0770基于PSO-FNN的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)測(cè)研究與實(shí)現(xiàn)

（總）2014年第10期上，利用數(shù)據(jù)庫(kù)和規(guī)則庫(kù)中的內(nèi)容進(jìn)行推理，再映射輸出，去模糊化得到V上點(diǎn)。1.3模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)可以效仿人腦神經(jīng)元的作用，具備自學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)的并行處理能力，讓模糊神經(jīng)網(wǎng)擁有非常好的結(jié)構(gòu)知識(shí)表達(dá)以及信息辨別能力。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)如圖3所示：模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各層節(jié)點(diǎn)具有以下功能特點(diǎn)：第1層為輸入層，其輸入語(yǔ)言變量由輸入層的節(jié)點(diǎn)來(lái)表示，輸入層所具有的作用便是把輸入值送到下一層。第2層就是模糊化層，在前提條件里面的模糊變量狀態(tài)能夠利用模糊化層將其轉(zhuǎn)變成為基本狀態(tài)。第3層就是模糊推理層，這一層對(duì)基本模糊狀態(tài)以及結(jié)論變量的基本狀態(tài)起到了聯(lián)接作用，它的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)根據(jù)這兩者之間的來(lái)確立。第4層就是反模糊化層，分布型基本模糊狀態(tài)能夠在反模糊化層的作用下轉(zhuǎn)變成為確定狀態(tài)之下的網(wǎng)絡(luò)層。1.4PSO優(yōu)化算法PSO粒子群算法的基本流程如圖4所示。第1步：重新設(shè)置粒子群各項(xiàng)參數(shù)。（1）對(duì)種群規(guī)模進(jìn)行合理設(shè)置，N所表示的是粒子數(shù)。（2）對(duì)種群初始位置進(jìn)行合理設(shè)置，均勻分布i，j在限定范圍內(nèi)產(chǎn)生的xij。（3）對(duì)種群初始速率進(jìn)行合理設(shè)置，均勻分布i，j在限定范圍內(nèi)產(chǎn)生的vij。（4）針對(duì)任意i，合理設(shè)置局部最優(yōu)位置，即Pi越xi。（5）對(duì)最小化問(wèn)題給予重點(diǎn)關(guān)注，合理設(shè)置粒子群最優(yōu)位置，即：f（Pg）=min{（fx1），f（x2），...，f（Xn）}第2步：基于適應(yīng)度函數(shù)對(duì)各個(gè)粒子的適應(yīng)度進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)算。第3步：基于進(jìn)化方程即時(shí)更新粒子位置與速度。第4步：對(duì)粒子最優(yōu)值進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)算，對(duì)各個(gè)粒子最優(yōu)位置Pi和適應(yīng)值進(jìn)行對(duì)比，若相對(duì)較好則意味著Pi是粒子當(dāng)下最佳位置。第5步：對(duì)粒子群最優(yōu)值進(jìn)行準(zhǔn)確計(jì)算，基于各個(gè)粒子當(dāng)


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