神经网络算法在计算机网络安全中心中的应用研究

摘要：

为了对比BP神经网络代理模型的正确性和合理性,选取支持向量机SVM分别与多目标粒子群优化算法MOPSO和多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行结合,并对目标函数进行评价优化.从实验数据可以发现,采用BP神经网络代理模型时得到的帕累托前沿较为均匀,而采用SVM代理模型时得到的帕累托前沿分布较为分散,甚至可能只出现某个极值点的情况,这个结果证明了 BP神经网络代理模型对于多目标函数的优越性和准确性.选取ZDT、DTLZ测试函数进行实验,实验结果表明在仿真和耗时问题上BP神经网络代理模型结合进化算法具有一定的可行性.

关键词：代理模型;BP神经网络;支持向量机SVM;遗传算法

所属期刊栏目：33

分类号：TP393.08;TP183(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：77-80