發(fā)布時間：2021-10-05 04:34

　　針對現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測模型預測準確率和效率較低的問題,提出一種基于自然界生態(tài)系統(tǒng)原理的改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在卷積特征優(yōu)化基礎(chǔ)上,借鑒生態(tài)系統(tǒng)中的自組織與自我調(diào)節(jié)原理,設(shè)計基于生態(tài)系統(tǒng)的信息流傳遞模型,進而設(shè)計出改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并采用KDDCup99數(shù)據(jù)集作為實驗對象檢測改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習和預測效果。實驗結(jié)果表明,所設(shè)計的改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅具有較高的檢測準確率,而且相對于標準卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備更高的學習效率,改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有廣泛的應用前景。 

【文章來源】：指揮控制與仿真. 2020,42(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

生態(tài)系統(tǒng)示意圖

借鑒生物界中的生態(tài)系統(tǒng)運作原理,用以改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu),以更適應參數(shù)調(diào)節(jié)需求,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備更強的自組織和自我優(yōu)化能力。算法中,可將神經(jīng)元看作生物種群,神經(jīng)元內(nèi)的每組參數(shù)組合看作生物個體,每個隱含層神經(jīng)元組合看作生物群落,特征計算可看做生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部的能量、物質(zhì)與信息流動過程,則生態(tài)系統(tǒng)通過多次的特征計算達成系統(tǒng)內(nèi)部的自我適應與自我優(yōu)化。生態(tài)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算流程如圖2所示。2.1 卷積層架構(gòu)

卷積池化操作示意圖

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3419010