基于广义RBF神经网络的网络安全态势预测方法

被引：9

作者：

蓝湾湾

薛丽敏

赵秦豫

机构：

[1] 海军指挥学院信息系

来源：

指挥信息系统与技术 | 2015年 / 6卷 / 01期

关键词：

广义径向基函数神经网络; 态势预测; K-means聚类算法; 最小均方算法;

D O I：

10.15908/j.cnki.cist.2015.01.002

中图分类号：

TP393.08 []; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

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

摘要：

针对网络态势感知中的预测精度问题,提出了基于广义径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测方法。该方法利用K-means聚类算法确定RBF的数据中心和扩展函数,并采用最小均方算法调整权值,得出态势值前后之间的非线性映射关系,并进行态势预测。仿真试验表明,该方法能较准确获得态势预测结果,提高网络安全的主动安全防护。

引用

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共 5 条

[1] 网络态势感知研究 [J].