針對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢的感知問題,結(jié)合巨龍山和者磨山風(fēng)電場的運行情況,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)勢預(yù)測模型,采用K-means聚類算法對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行優(yōu)化并感知網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢,并采用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來訓(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)勢預(yù)測結(jié)果,具有較高的檢測準(zhǔn)確率,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測對比也顯示出更高的精度與更好的適應(yīng)性。 

【文章來源】：網(wǎng)絡(luò)空間安全. 2020,11(05)

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 者磨山風(fēng)電場和巨龍山風(fēng)電場運行狀況
3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理與設(shè)計
4 模型評價指標(biāo)
5 實驗分析
    5.1 實驗設(shè)備與試驗數(shù)據(jù)
    5.2 仿真結(jié)果及分析
6 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3184547