神经网络在计算机网络安全评价中的应用

为了提高计算机网络安全评价的精度,笔者提出了一系列的神经网络的计算机网络安全评价方法.第一,提哦选计算机网络安全评价指标,第二利用专家打分的形式来定位评价指标的权重性,最后就可以获得计算机网络安全评价的等级.试验结果表明粒子优化神经网络大很大程度上加快了计算机网络安全评价的速度和精度.     

基于神经网络的计算机网络安全评价应用价值研究

作为一项很重要的参考指标,网络安全评价在通常涉及计算机的网络安全问题时,其中包含的网络受病毒、相关漏洞入侵等问题本身是非线性的,研究者就需参考具有线性的评价方法,否则其中描述的各项参考指标就会使其评价结果精度大大降低。为防止这种情况发生,专家通常采用在神经网络的基础上应用一种粒子优化的方法。具体的实施方法就是先通过系统的挑选相关指标并确定其权重,通过BP神经网络对其进行优化,进而得出对整个安全网络的一些相关评价等级。通过与传统评价方法相比较,该方法在有效提升了整体的评价速度的同时,其评价精度也得到了大大的提升。     

神经网络算法在计算机网络安全评价中的应用比较

为了提高计算机网络安全评价的精度和效率,分别利用几种常见的算法对标准BP神经网络进行了改进,结合网络安全评价实例,分别利用平均误差以及运行时间2个指标对评价结果进行评价不同改进算法的设计分别能有效提高网络安全评价的精度和效率,在实际的工程实践中,可以根据具体评价要求采取合适的算法对BP神经网络进行改进.     

基于PSO-DE-BP的光伏发电功率短期预测

提高光伏发电功率预测精度对保障智能电网安全稳定运行有重要意义;针对传统BP神经网络存在预测精度不高且收敛速度慢的弊端,提出一种基于粒子群(PSO)差分进化(DE)并行计算优化BP神经网络的光伏发电短期预测方法;首先分析影响因素重要程度,通过带权重的欧式距离筛选相似的训练样本集;其次,对粒子群分组,通过粒子群和差分进化混合算法对粒子组内和组间优化,以保证种群多样性、提高预测稳定和精度、避免局部最优;然后,建立预测模型,通过基于spark的内存计算平台,将PSO-DE-BP算法并行优化以提高算法运行效率;最后,根据不同天气类型的预测结果对模型进行分析验证,此方法比PSO-BP、BP算法模型具有更高的稳定性和预测精度。     

基于鸟群算法优化BP神经网络的热舒适度预测

热舒适度是室内环境舒适性的评价指标,由于热舒适度的计算是一个复杂的非线性迭代过程,不便应用于空调实时控制系统中,为解决这一问题,可利用BP神经网络算法对热舒适度进行预测.但为了改善传统BP神经网络收敛速度慢的问题,将采用鸟群算法（BSA）来优化BP神经网络初始的权值与阈值.最后,将BSA算法与相近的粒子群算法（PSO）进行对比分析,并利用MATLAB软件进行仿真,使BSA-BP预测模型的仿真结果与基本的BP神经网络预测模型、PSO-BP预测模型的仿真结果进行对比分析.结果表明,BSA-BP预测模型具有较快的收敛速度和较高的预测精度.     

基于BP神经网络的医学图像分割新方法

对于医学图像而言,其分割结果的准确性对医生诊断病情并给出正确的治疗方案至关重要。应用传统的BP神经网络对医学图像进行分割,存在对初始权重值敏感、学习速率固定、收敛速度慢和易陷入局部极小值等问题。因此,提出了一种基于改进的粒子群优化算法的BP 神经网络的医学图像分割方法。首先,应用粒子群优化算法与BP神经网络的映射关系,通过粒子群强大的搜索功能找到最佳适应函数,使对应的BP神经网络的均方误差达到最小值,克服了BP 神经网络产生多个局部最小值的可能;其次,确定粒子的最佳位置后,在BP神经网络学习中获得最合理的权值和偏置值,以提高网络的收敛速度;最后,BP神经网络经反复训练后,获得最佳输出值,并计算阈值,通过阈值来分割图像区域。实验结果表明,利用改进的算法能够得到更清晰的图像分割效果,提高了图像的分割精度,对临床的诊断也具有重要参考意义。     

18650型锂电池荷电状态的估计

锂电池状态的准确估计,能够延长电池的使用寿命和减少安全事故的发生。为提高BP神经网络估计锂电池荷电状态的精度,提出一种使遗传粒子群算法有目的性的优化BP神经网络初始权值的改进方法。该算法引入K均值算法优化遗传粒子群算法初始粒子分布的随机性带来的误差问题,寻找BP神经网络算法初始权值的权重分配与输出误差的关系,在遗传粒子群算法随机产生的粒子群中进行最优粒子群选优,以降低误差。通过对采集到的18650型锂电池的充放电数据和未改进遗传粒子群算法优化的BP神经网络训练产生的200组BP神经网络的初始权值数据的研究分析,得到具有锂电池特性的BP神经网络的初始权值特征公式。并用MATLAB和FPGA联合仿真验证了改进BP神经网络方法的可行性。该方法也优化了遗传粒子群算法,减小了初值不确定带来的误差。     

短时交通流量预测的IPSO-BPNN算法

为了提高短时交通流量预测精度,利用相空间重构和预测模型参数间的相互联系,提出一种粒子群优化神经网络的短时交通流量预测模型。将相空间重构和预测模型参数编码为粒子群的粒子,短时交通流量预测精度作为粒子群的适应度函数,通过粒子之间协作获得预测模型全局最优参数,通过BP神经网络建立预测模型,利用短时交通流量数据对模型性能进行测试。结果表明,相对于传统参数优化方法,粒子群优化神经网络提高了短时交通流量的预测精度,为非线性预测问题提供了一种新的研究思路。     

期货价格预测的仿真研究

研究期货价格准确预测问题,针对期货价格是一种复杂的非线性和突变性系统,传统神经网络在期货价格预测中易陷入局部极小值,预测精度受到影响.为了提高期货的预测精度,提出一种粒子群算法(PSO)优化 BP 神经网络模型的期货价格预测模型.利用 PSO 算法优异的寻优能力对 BP 神经网络参数进行优化,加快 BP 神经网络学习速度,最后将模型应用到期货价格预测研究中,从而提高 BP 期货价格的预测精度.仿真结果表明,经过 PSO 优化的 BP 神经网络模型有效地提高了速度和期货价格的预测精度,为设计提供了参考.     

基于遗传神经网络的个人信用评估模型的研究

针对当前传统个人信用评价体系中的种种问题,提出了一种基于遗传神经网络(GA-NN)的个人信用评估模型.利用BP神经网络(BPNN)的自学习、自适应、强容错性,并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的连接权重和阚值.弱化了评价中的人为因素,提高了评价结果的准确性和权威性,解决了BP神经网络存在落入局部最小点和收敛速度慢的问题.实例研究表明,遗传神经网络的评价模型是令人满意的.     

网络安全与网络安全文化

该文论述了文化对人的网络信息行为的影响,介绍了网络安全文化的产生背景和构成。并对网络安全文化的内涵及作用机制进行了研究。     

Network Security

In recent years, networks have become a standard feature of most computing environments. In many organizations, microcomputers are connected to a local area network (LAN); the network may in turn be attached to a mainframe as well as to other LANS or to various external data bases. Management does not always understand how these systems interconnect and may not appreciate the risks of network penetration.     

网络安全

现今,随着计算机和通讯技术的高速发展,计算机网络在经济和生活的各个领域正在迅速普及,整个社会对网络的依赖程度越来越大.众多的企业、组织、政府部门与机构都在组建和发展自己的网络,并连接到英特网上,以充分共享、利用网络的信息和资源.随着计算机网络的发展,也产生了各种各样的问题,其中安全问题尤为突出:非法访问、恶意攻击、计算机病毒等网络安全威胁越来越严重.为了解决网络安全问题,防火墙、入侵检测系统等安全设备在网络中得到了广泛应用.     

网络安全技术与企业网络安全解决方案研究

本文在信息系统安全理论的指导下,结合网络安全发展的整体趋势,通过对企业计算机网络结构以及存在的各种安全隐患和威胁进行分析,提出了从物理安全、计算机防病毒、防火墙、入侵检测、数据自动备份方面考察企业网络的安全风险,进而提出企业的网络安全风险需求.利用有限的资源和设备,得出了建立整体的、多层次的、全方位的企业网络安全建设模式.     

网络设备与网络安全

网络设备作为重要的网络基础设施,在网络安全方面扮演着重要的角色,只是网络管理人员很少考虑其安全性。针对路由器、交换机等典型网络设备的安全进行了全面的分析,从实践出发,对常见的安全疏漏提出相应的解决措施。     

计算机网络安全技术在网络安全维护中的应用探析

随着计算机网络技术的发展和互联网的普及,网络安全维护的作用日益凸显,人们对计算机网络安全技术的重视程度也日益提升。基于此,针对应用问题进行分析,进而提出培养网络安全维护意识、引进网络安全技术人才、加强防火墙技术应用、做好入侵检测和提高信息资源加密程度等方面的应用策略,希望对计算机网络安全技术的网络安全维护应用有所帮助。     

面向安全设备的网络安全管理平台

本文通过比较通用网络管理软件和面向安全设备的网络管理,得出了设计面向安全设备的网络管理的必要性。然后提出了一种新的面向安全设备的网络管理的系统结构,并详细介绍了基于Tomcat的系统实现过程。     

论计算机网络安全

计算机网络近年来获得了飞速的发展。在网络高速发展的过程中,网络技术的日趋成熟使得网络连接更加容易,人们在享受网络带来便利的同时,网络的安全也日益受到威胁。网络安全逐渐成为一个潜在的巨大问题。安全现状应当引起人们的关注。     

计算机网络安全

随着Internet的发展,网络已经成为我们生活必不可少的事物,计算机网络发展越来越快,网络的安全也越来越引起人们的重视.计算机网络技术的发展伴随着攻击手段的层出不穷,本文从计算机网络安全的基本概念入手,对当前计算机网络中存在的各种安全隐患和各种攻击手段进行了分析,并对相关的攻击所采取的防范技术进行阐述.     

网络安全策略浅论

随着社会的计算机化,人类社会越来越依赖于计算机网络,网络的安全问题也就成为关系到国计民生的重要问题。一旦网络被破坏,无法正常工作甚至瘫痪,整个社会将陷入危机。网络的安全策略应当全面的针对网络存在的安全隐患和威胁,综合法律法规、安全管理、安全技术等多种手段和方法,保证网络的完整性、保密性和可用性。