基于HHGA-RBF神经网络的网络安全态势预测模型

被引：34

作者：

孟锦

马驰

何加浪

张宏

机构：

[1] 南京理工大学计算机科学与技术学院教研室

来源：

计算机科学 | 2011年 / 38卷 / 07期

关键词：

混合递阶遗传算法; 网络安全态势; 态势预测; RBF神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP393.08 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0839 ; 1402 ;

摘要：

针对网络安全态势感知中的预测问题,提出了采用径向基函数(RBF)神经网络对态势值进行预测的方法。为了提高RBF神经网络的预测精度,使用混合递阶遗传算法(HHGA)对RBF神经网络进行训练,获得了神经网络结构参数。实验结果说明了此预测方法的有效性,并通过与已有的预测方法进行对比实验,验证了所提算法在精度方面的优越性。

引用

页码：70 / 72+75 +75

页数：4

共 5 条

[1] 基于信息融合的网络安全态势评估模型 [J].