10.3969/j.issn.1674-0688.2022.02.014
基于人工神经网络的计算机网络攻击预测模型
为提高计算机网络攻击预测结果的精准度,文章开展基于人工神经网络的计算机网络攻击预测模型构建方法的研究,根据计算机网络传输信息的正向传输方向,提取计算机网络节点信息,并对其进行预处理,在此基础上设计基于网络节点的计算机网络攻击预测模型架构,引进人工神经网络训练模型,计算模型预测结果损失值,进行模型中神经元反向传输预测结果的收敛,完成对计算机网络攻击预测模型的设计,提升模型预测结果的精度.对比实验证明:预测模型在使用中的期望结果偏差值<0.05,符合市场对计算机网络攻击预测模型的应用要求.
人工神经网络、计算机网络、攻击、预测模型
TP183(自动化基础理论)
2022-05-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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