基于神经网络的计算机网络安全评价仿真模型

介绍复杂网络、神经网络算法和遗传算法在计算机网络安全评价方面的应用,并在BP神经网络算法的基础上利用遗传算法对计算机网络安全评价仿真模型进行改进,对GABP神经网络算法在计算机网络安全评价方面的应用进行了深入研究,该仿真模型对于计算机网络安全评价具有较高的理论意义和较为深远的应用价值。     

基于神经网络的计算机网络安全评价研究

由于计算机网络信息在传播时具有开放性,部分信息未经过严格的审核,导致计算机网络面临安全漏洞和病毒等方面的威胁。神经网络是目前应用最为广泛的网络模型之一,结合神经网络构建一套安全、可靠的计算机安全评价体系,对网络安全有一定的保障作用。将神经网络有效地应用于计算机网络,有利于降低网络安全风险。文章对神经网络和计算机网络安全进行了概述,通过BP神经网络构建可靠的计算机网络安全评价体系,阐述了基于神经网络的计算机网络安全评价系统应用意义,弥补传统计算机网络安全中存在的诸多问题及不足。     

计算机网络安全评价中神经网络的应用研究

安全评价对于计算机来说,具有十分重要的意义。而在计算机安全评价当中,神经网络又起到了十分良好的作用。它能够有效地解决传统计算机网络安全评价中的很多问题和不足,通过BP神经网络和粒子群优化算法的应用,能够构建更为可靠的计算机网络安全评价体系。文章对神经网络的特点和发展进行了简要分析,并对其在计算机网络安全评价中的具体应用进行了研究。     

基于LM-BP神经网络的计算机网络安全评价

计算机网络安全评价是保障网络信息安全中的一个重要过程。本文提出应用LM算法对BP神经网络进行优化，并结合实际样本数据进行仿真测试，为计算机网络安全评价提供一种新的方法。     

神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究

计算机技术的广泛应用,使各种信息在更大范围内流动,提高了信息的共享率,充分发挥出信息的使用价值。但由于计算机网络系统的开放性,其难免受到一些漏洞或者病毒的影响,使计算机网络的安全受到严重威胁。因此,做好计算机网络安全评价工作,及时找出网络系统中存在的问题对于计算机系统的正常运转具有十分重要的意义。在本论文中,笔者首先介绍计算机网络安全评价体系应该遵循的原则,而后分析了神经网络的含义,对最后结合BP神经网络在网络安全评价中的应用分析了网络安全评价的原理。     

浅析神经网络在计算机网络安全评价中的具体运用

社会的快速发展,人们逐渐形成对安全生产的重视.在传统的计算机网络安全评价中,技术水平不高和评价方式有缺陷等原因,使得评价结果存在诸多问题,对于计算机安全评价极为不利.神经网络有只能人工算法技术,对计算机网络在神经网络中安全评价有很大的价值.对于提高计算机网络安全,减少由计算机网络安全造成的损失,提高工作效率等方面都有很重要的意义.     

浅析神经网络在计算机网络安全评价中的应用

在信息化飞速发展的时代,计算机网络成为最重要的信息承载渠道,逐渐引入到各行各业的良性运作中,以此为背景,计算机网络的安全问题也受到了关注。本文重点探讨的是神经网络在计算机网络安全评价中的应用,以供参考。     

基于神经网络的计算机网络安全评价仿真模型研究

在计算机技术及网络技术方便了人们的日常生活同时,也具有一系列的网络安全问题,这个问题也成为了相关人士及人们广泛关注的话题.在计算机网络安全评价中,神经网络的应用尤为广泛,其能够使计算机网络安全评价更加稳定及安全,并且能够有效提高评价的精准度.基于此,本文就针对神经网络的计算机网络安全评价仿真模型进行深入的研究.     

计算机网络安全评价中神经网络的应用探讨

在现代化科学技术的不断普及下,尤其是计算机技术、信息网络技术,人们的生活、工作愈加便捷,但与此同时,网络安全问题日益凸显,威胁人们的信息安全。为了满足人们对网络安全的要求,计算机网络安全评价应运而生。本文从神经网络在计算机网络安全评价中的应用角度出发,先简单概述神经网络,然后分析它在计算机网络安全评价中的作用,最后阐述其具体应用,旨在为计算机网络安全评价提供一定的参考。     

基于机器学习的计算机网络安全管理技术研究

为解决计算机网络在安全管理环节存在的监管滞后、风险频发等问题,规避计算机网络遭受攻击后可能产生的各种损失、危害,保障计算机网络系统的平稳运行,引入机器学习算法进行设计优化。文中首先介绍了研究背景,指出了现阶段计算机网络主要面临数据泄露风险、DDoS攻击风险等,在此基础上依托机器学习算法设计了优化后计算机网络安全管理架构,并梳理了关键技术手段,最后借助仿真平台运行测试。研究结果证明,基于机器学习的计算机网络安全管理技术运行良好,能够较为精准地识别潜在风险,保证计算机网络的安全。     

BP神经网络在计算机网络安全评价中的应用

建立了计算机网络安全评价的指标体系,探讨基于BP神经网络的计算机网络安全评价方法,设计构建了评价模型,并通过MATLAB仿真实验证明该方法是可行的.     

一种基于差分进化的BP神经网络学习算法

提出了一种基于改进差分进化算法和BP神经网络的计算机网络流量预测方法。利用差分进化算法的全局寻优能力,快速地得到BP神经网络的权值和阈值;然后利用BP神经网络的非线性拟合能力获得高精度的网络流量预测结果。实验结果表明,此方法能在较短的时间内获得较高精度的预测结果,具有较好的应用价值。     

基于GA-BP神经网络的雷达干扰效能评估方法

针对当前雷达干扰效能评估方法中评估模型较为复杂、参数获取困难、应用价值不大的问题，优化了雷达干扰效能评估变量和指标体系，使其更加贴近实际应用；针对传统雷达干扰效能评估方法中依赖专家打分、人为因素影响较大而普通神经网络预测误差较大的问题，采用遗传算法（genetic algorithm, GA）对误差反传（back propagation, BP）神经网络的初始参数进行全局优化，提出基于GA-BP神经网络的雷达干扰效能评估方法,降低评估系统误差。最后，进行了仿真验证，与普通BP神经网络和支持向量机（support vector machine, SVM）进行了对比分析，并通过调整参数进一步优化了该方法。仿真结果表明，该方法明显优于普通BP神经网络和SVM，具有较好的准确度和稳定性，可为实际应用提供科学依据。     

基于网络安全维护的计算机网络安全技术运用

随着我国计算机网络技术不断发展,计算机网络安全问题也得到了社会各个阶层的关注.基于此,本文重点探究影响计算机网络安全的主要因素,进而提出计算机网络安全技术的应用.     

连锁经营企业网络安全评估模型研究

针对连锁经营企业网络独特性和当前主要网络安全评估模型局限性,提出一种基于安全相似域的网络风险评估模型.根据连锁经营企业内部网络拓扑结构特点,将评估网络环境中的要素按照安全风险值划分为安全相似域,通过安全相似域的关联性计算,量化评估网络的安全风险值.通过对网络安全评估模型验证结果表明,本文评估模型不仅具有较高的风险评估精度,而且减少计算量,具有一定的实用性.     

基于BP神经网络的RSSI测距优化算法

基于接收信号强度指示(received signal strength indication, RSSI)测距的研究和应用领域很广泛,一直是物联网研究的热点. 为降低传统基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的RSSI测距误差,文中提出一种基于K-means聚类算法对样本数据进行预处理的BP神经网络测距算法,来解决由于RSSI值衰减程度不同引起的不同距离区间RSSI值和真实距离之间映射关系不均匀的问题. 将K-means聚类算法应用于BP神经网络模型中,对样本数据进行距离区间划分,然后将已经分类好的数据分别输入BP神经网络建立网络模型并进行实验仿真. 结果显示:传统基于BP神经网络的RSSI测距算法的均方根误差为1.425 7 m;而经过K-means算法改进后的BP神经网络测距算法的均方根误差为1.288 7 m,降低了测距误差,并优化了目标RSSI值与真实距离的映射关系.     

PSO算法优化BP神经网络的金融风险预警研究

金融危机是一个非线性的复杂过程,BP神经网络对非线性系统具有很强的模拟能力。针对BP神经网络有收敛速度慢、易陷入局部极小值和振荡等缺点,利用改进的PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,能有效地改善BP神经网络的缺点。对金融风险实例分析的结果表明,综合改进的BP算法相对于BP神经网络算法能明显加快网络的收敛时间,具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,用于金融风险预警是可行的,证实了该方法具有一定的实际应用价值。     

一种基于用户感知的WLAN网络质量评估方法

中国移动通信集团广东有限公司(以下简称广东移动)的WLAN(无线局域网络,Wireless Local Area Networks)网络的质量评估通常有多种评估指标,单一评估指标容易导致结果不客观。本文通过对WLAN网络质量评估各种指标进行分析,设计了一套不以单一的某项指标来评估WLAN的网络质量,而是用一套新的评估方案,整合6个影响用户使用感知的关键指标,通过层次分析法和神经网络算法的计算,逐步得出量化的值来评估WLAN网络的好坏和用户使用的满意度的评估算法。能够较全面地评估WLAN网络质量,有效地指导WLAN网络优化。     

基于量子—BP神经网络的教学评价研究

将量子计算和BP神经网络相结合,产生一种新的量子—BP神经网络的方法,并将该方法应用于教学评价中,应用量子—BP神经网络的方法构建教学评价系统模型,进而对教学质量进行评价。通过实证分析,得到了满意的评价结果,说明该方法具有一定的可行性和实用性。     

基于遗传算法的BP神经网络在图像压缩中的应用

以神经网络和遗传算法为代表的进化算法都基于智能信息处理的理论,但是各自都存在一些缺陷.设计并实现了基于遗传算法的BP神经网络算法BP-GA,该算法将遗传算法和BP算法相结合,用基于实数编码的遗传算法优化神经网络的权值后,应用于图像压缩.实验证明,利用此混合神经网络进行图像压缩,压缩比高,图像恢复质量效果好.