基于BP神经网络的计算机网络安全评估

随着我国经济的快步提升,各个行业都以前所未有的速度高速发展,当然也包括计算机行业。与此同时,计算机网络的安全问题也日益严峻,计算机网络安全评估也成为了网络研究中重要的课题之一。为了是的对计算机网络安全的评估能够更加地精确精准,近年来我国学者使用BP神经网络进行相关的研究。该文通过介绍BP神经网络以及其相对于其他评估方法的比较,获得BP神经网络相比于其他方法的优越性。建立计算机网络安全评估体系,并通过实例探讨基于BP神经网络这一方法的网络安全评估。     

基于BP神经网络的畜禽疾病诊断专家系统的设计与实现

针对传统诊断专家系统存在的问题,结合国内外研究现状,采用BP神经网络和Hibernate+GWT+Spring技术设计实现畜禽疾病诊断专家系统,实现畜禽的疾病诊断和防治功能.该系统将BP神经网络应用于畜禽疾病诊断的知识获取与推理中,利用神经网络建立疾病症状与疾病类型之间的非线性关系,实现畜禽疾病的智能诊断模型,并将鸭、猪、猫、鸡等畜禽的疾病诊断与防治进行集成,指导养殖户进行养殖活动.经实践验证和专家评测,具有一定的现实意义和推广价值.     

基于BP神经网络管道裂缝图像分割

采用BP神经网络方法对管道裂缝图像进行分割,选取图像中100个像素点的RGB值做为网络的训练样本,用改进BP算法对神经网络权值进行训练,经过226次循环后,误差将为0.00001,获取了有效的网络权值,实现了裂缝图像与背景图像的分割;实验证明,该方法分割的结果优于传统的分割方法。     

基于改进BP神经网络的电子政务内网信息安全评估方法

为了发现电子政务内网的信息安全隐患,提出一种采用改进反向传播人工神经网络（BP ANN）技术的电子政务内网信息安全的评估方法,基于改进BP ANN建立电子政务内网神经网络评估模型.以电子政务内网主要信息安全指标作为训练样本,对建立的BP ANN评估模型进行学习和训练,找到输入与输出之间的关系,并用样本对训练好的BP网络进行验证.仿真结果表明,评估方法能够较好的为复杂的电子政务内网进行信息安全评估,评估模型稳定且自适应性强.     

基于BP网络模型的立项评估研究与应用

在项目管理立项评估数据的基础上,通过科学设计BP神经网络模型结构,结合Matlab7.0软件将BP算法的评估模型首次应用在科研项目的立项评估中。通过科研项目立项评估模型的实际运行,证明了该评估算法的有效性,有力提高了科研部门的立项评估水平。     

基于优化BP神经网络的WSNs路由安全评估模型

无线传感器网络WSNs(Wireless Sensor Networks)自身存在的一些特性为安全评估方法的设计带来了很大的挑战。针对WSNs的特点,该文建立了基于BP神经网络的WSNs路由安全评估模型(BP-RSAM),提出了WSNs路由安全评估指标体系,分析表明,该模型具有良好的评估效果。     

基于BP神经网络的专家系统体系结构

针对传统专家系统知识获取的“瓶颈问题”,利用BP神经网络于知识获取的长处,将BP神经网络和专家系统有机的结合。阐述了BP神经网络专家系统的基本原理,给出基于BP神经网络的专家系统体系结构。     

基于改进型BP神经网络的信用评估系统研究

通过研究企业信用评估中的模型问题,为企业经营活动和决策过程提供信息支持。介绍了几种常用的信用评估模型,通过分析它们在评估中的缺陷,提出基于改进型BP神经网络的信用评估模型。在建立指标体系和输出机制的基础上,讨论了基于信用评估模型的评估系统的设计与实现。对模型和评估系统的不足进行了分析,并提出了改进建议。     

基于BP神经网络的项目管理绩效评估模型研究

文章主要针对BP神经网络的项目管理绩效评估模型进行分许,结合当下BP神经网络的项目的发展现状为根据,从绩效评估模型的构建、BP神经网络的项目管理绩效评估模型研究等方面进行深入研究与探索,主要目的在于更好的推动BP神经网络的发展与进步.     

基于BP算法的信用评估模型的应用研究

本文分析了银行信用评估及其评估模型,介绍了常规BP神经网络,指出它在银行信用评估中的优势:并且设计实现了一个基于改进的BP神经网络的银行个人信用评估模型.基于此模型对已有个人信用数据,尤其是国内数据进行分析表明此模型有较强的实用性.     

基于BP神经网络的PMS电流互感器设备状况评价系统

电流互感器作为变电站重要设备,其运行工况的好坏直接影响变电站的安全运行,电流互感器数量多,在运行中也经常会遇见电流互感器各种各样的缺陷,比如发热、漏油、低油位等。通过对PMS上电流互感器这个庞大的数据,单因素图表法分析电流互感器故障发生与其设备型号、设备生产厂家、设备投运时间之间的关系,多因素联合考虑,建立BP神经网络模型,综合考虑设备型号、设备生产厂家、设备投运时间因素,对其运行工况进行概率预测,同时对每个变电站符合模型要求的所有电流互感器进行预测,对容易发生电流互感器故障的变电站进行预警,运用地图无忧软件对BP模型计算的结果进行可视化展示,方便运维人员掌握电流互感器运行工况,对容易发生故障的电流互感器加强带电检测,提前安排检修,保障供电可靠性。     

基于BP神经网络的网络控制系统调度

为了在复杂的网络环境下能更合理地分配网络资源,提出了利用BP神经网络,通过对网络调度器产生的历史和当前数据进行训练,预测调度器下周期可能产生的数据,进而对下一调度周期的死区大小进行调整。实验仿真表明,所设计的反馈调度器能进一步改善网络控制系统的性能,进一步提高应对负载变化的能力。     

基于遗传算法的BP神经网络在企业资信评估中的应用

提出了一种新的企业资信评估方法.通过把神经网络和遗传算法有机地结合起来,既克服了传统BP网络训练时间长、易陷入局部极值的缺点,又利用遗传算法提高了网络全局收敛的效率.该模型采用C#.NET SQL server 2000实现.实验结果表明,基于遗传算法的BP神经网络系统对企业资信评估有着良好的性能.     

基于人工神经网络的葡萄病害诊断专家系统

设计了一种基于人工神经网络的葡萄病害诊断专家系统。以常见的18种主要的葡萄病害为研究对象,将专家知识转换为诊断规则,并作为学习样本输入神经网络进行训练,形成人工神经网络推理机。同时,采用知识库、规则推理和人工神经网络推理相结合的系统结构来优化专家系统,在提高专家系统自学能力的同时也提高了系统的响应速度。采用C#、Matlab和.NET技术混合编程实现专家系统,实验结果表明该系统有较高的诊断准确率并能稳定运行。该系统在Web上运行,更有利于系统的推广应用。     

基于BP神经网络和CELTS-22的网络课程评价研究

基于对人工神经网络和CELTS-22的研究,建立了以CELTS-22中主要评价规范为参照的指标体系.该系统应用三层BP神经网络结构,设计出能模拟专家进行评价的计算机辅助评价模型,可以弥补评价过程中的人为失误.     

基于BP神经网络的信息安全风险评估

论文详细给出了信息安全的风险评估流程及评价方法。建立的信息安全风险评估体系采用BP神经网络方法,是一种非线性方法,不带有明显的主观成分和人为因素,使评价结果更有效、更客观。实例表明计算结果贴近成功案例结果。     

BP网络与RBF网络在感官评估中应用比较

介绍BP网络与RBF网络的方法原理以及二者在感官评估中的应用.利用企业提供的单料烟感官数据设计建立BP网络和RBF网络模型,并利用模型预测单料烟感官质量指标,然后通过行业专家提供的符合度公式对建立的模型进行评估,评估结果以百分比的形式展示.实验结果表明:在感官评估应用中,RBF网络模型预测性能优于BP网络模型.     

Snort平台下基于BP网络的预处理插件

在Snort平台使用预处理插件的基础上,提出使用BP神经网络实现一个入侵检测预处理插件.该插件使用改进的BP算法,分为训练部分和检测部分.训练部分是独立的系统,使用样本数据训练得出网络结构参数;检测部分作为插件使用得到的参数构造BP网络并集成到snort中.给出了插件训练部分的详细实现方式,实验结果表明,该插件对异常网络数据包具有较高的检测率,是一种有效的入侵检测系统插件.