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基于概率神经网络的计算机网络安全仿真分析 被引量:3

Ranalysis on computer network security simulation based on probabilistic neural network
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摘要 计算机网络安全评价是网络研究中的重要课题。近年来国内学者使用BP神经网络进行相关研究,然而该算法存在收敛速度缓慢、易于陷入局部极小且网络结构难以确定等缺陷,导致其学习效率和分类精度较差。针对此问题,本文建立了网络安全评价指标体系,运用概率神经网络(PNN)对样本数据进行仿真分析,结果表明:基于PNN模型的分类方法在分类的速度、精度等方面均优于基于BPNN的模型,从而为准确、全面的评价计算机网络安全状况提供了新的思路和方法。
作者 王伟
机构地区 西安财经学院
出处 《制造业自动化》 北大核心 2010年第12期75-76,共2页 Manufacturing Automation
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