針對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的感知問(wèn)題,結(jié)合巨龍山和者磨山風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行情況,文章提出了基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型,采用K-means聚類算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化并感知網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì),并采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練該模型。訓(xùn)練結(jié)果表明,該方法能較準(zhǔn)確的獲得態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果,具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)對(duì)比也顯示出更高的精度與更好的適應(yīng)性。 

【文章來(lái)源】：網(wǎng)絡(luò)空間安全. 2020,11(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
1 引言
2 者磨山風(fēng)電場(chǎng)和巨龍山風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行狀況
3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理與設(shè)計(jì)
4 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
5 實(shí)驗(yàn)分析
    5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備與試驗(yàn)數(shù)據(jù)
    5.2 仿真結(jié)果及分析
6 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[2]電力行業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知研究[D]. 陳連棟.華北電力大學(xué) 2015
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本文編號(hào)：3184547