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CMA-ES算法优化网络安全态势预测模型 被引量：13
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作者 杨明 胡冠宇 刘倩 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2017年第2期140-144,共5页
针对网络安全态势预测问题,提出了一种预测方法。该方法采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)算法来优化径向基神经网络(RBF)预测模型中的参数,使得RBF预测模型具备更好的泛化能力,可以快速的找出复杂时间序列中的规律。仿真实验结果表... 针对网络安全态势预测问题,提出了一种预测方法。该方法采用协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)算法来优化径向基神经网络(RBF)预测模型中的参数,使得RBF预测模型具备更好的泛化能力,可以快速的找出复杂时间序列中的规律。仿真实验结果表明,采用CMA-ES优化的RBF预测模型能够准确预测出一段时间内的网络安全态势值,预测精度高于传统预测手段。 展开更多
关键词 网络安全态势预测 CMA-ES优化算法 RBF神经网络 时间序列预测
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