基于改进GA的神经网络航班保障时间估计

准确估计航班保障服务时间可以极大提高地面航班保障服务效率。采用主成分分析(PCA)方法降低变量间的相关性,考虑到BP神经网络的网络结构难以确定,且网络初始权重、阈值随机,提出改进的遗传算法来优化BP神经网络的结构,初始权重、阈值,建立自适应多层遗传算法(AMGA)的BP神经网络航班保障服务时间估计模型。为验证所提AMGA-BP算法的性能,以国内某枢纽机场航班保障服务时间作为研究对象,与传统的GA-BP、BP两种算法做对比实验,进行航班保障服务时间估计,实验结果表明,AMGA-BP算法比BP算法和GA-BP算法精确度更高。     

云计算发展现状及安全防护实践研究

通过对云计算发展现状的了解与分析,发现了云计算目前面临的主要风险与挑战,并从云计算安全管理、云计算平台侧、云计算用户侧分别详细说明当前面临的风险与威胁,阐述了可能造成的网络安全影响。结合这些风险及威胁,分别从云安全总体需求分析和云安全总体安全设计思路来落地安全防护实践,助力企业建立完善的网络空间安全防御体系,落实安全管理和安全技术两大维度的具体实施与维护,提升企业的整体安全防护水平。