基于APDE-RBF神经网络的网络安全动态评估方法

发布时间：2021-02-28 09:01

　　为提高网络安全系数,保障网络良好、稳定地运行环境,笔者设计了一种基于APDE-RBF神经网络的网络安全动态评估方法,通过网络异常特征提取、输入量模糊预处理、APDE-RBF神经网络聚类及计算,实现对网络安全动态的评估。实验结果表明,笔者的设计方法评估精准度更高,能够满足网络安全的实际需求。 

【文章来源】：信息与电脑(理论版). 2020,32(02)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
0 引言
1 基于APDE-RBF神经网络的网络安全动态评估方法设计
    1.1 网络异常特征提取
    1.2 输入量模糊预处理
    1.3 APDE-RBF神经网络聚类及计算
    1.4 实现网络安全动态评估
2 对比实验
    2.1 实验准备
    2.2 实验结果分析
3 结 语


【参考文献】：
期刊论文
[1]网络信息资源著作权动态风险FTA评估研究——基于信息资源平台角度[J]. 刘念,张文德.  情报理论与实践. 2017(01)



本文编号：3055624