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摘要:
针对当前光纤网络入侵图谱数学模型存在的模型精确度低,不能准确描述网络入侵行为,且建立模型过程复杂的问题,提出一种基于神经网络的光纤网络入侵特征图谱数学建模方法,通过分析混沌理论中的相空间重构技术的实现过程,对空间重构过程中时间延迟、嵌入维数进行计算,实现对网络流量的混沌性的分析,完成光纤网络入侵检测,减少光纤网络入侵特征图谱数学建模的实现过程,在此基础上,利用自适应特征映射和BP神经网络算法,通过确定输入节点与输出节点之间的权值,对光纤网络中相似的输入矢量进行描述,实现光纤网络入侵特征匹配,并通过BP神经网络正向计算和反向传播对模型的误差进行调整,保证模型的精确度,从而实现光纤网络入侵特征图谱数学建模.实验结果表明,所提方法建立的模型能够准确对光纤网络入侵行为进行检测识别,模型的精确度较高,且建模速度快,实现过程较为简单,为该课题像应用研究领域发展提供理论依据.
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文献信息
篇名 光纤网络入侵特征图谱数学建模仿真
来源期刊 激光杂志 学科 工学
关键词 光纤网络 入侵特征 图谱 数学建模 仿真
年,卷(期) 2018,(12) 所属期刊栏目 图像处理
研究方向 页码范围 57-61
页数 5页 分类号 TN929
字数 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.jgzz.2018.12.057
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐红梅 18 23 2.0 4.0
2 唐纪芳 10 8 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
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数学建模
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研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
激光杂志
月刊
0253-2743
50-1085/TN
大16开
重庆市黄山大道杨柳路2号A塔楼1405室
78-9
1975
chi
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