基于蚁群算法优化BP神经网络的政务云网络态势预测研究

• 作者: 孙大跃 王岩雪
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 政务云 主动防御 BP神经网络 蚁群算法 态势预测 预测精度
• 年，卷（期）: 2020,（21）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: TN711-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.21.017

摘要

针对常规BP神经网络预测模型存在的预测精度低、收敛速度慢等问题,给出一种蚁群优化BP神经网络预测模型,用于政务云的网络安全态势预测.同时,对蚁群算法的信息素更新规则进行改进,并将改进后的蚁群算法应用于BP神经网络权值和阈值的优化,得到BP神经网络预测模型的最优权值和阈值,并将最优权值和阈值用于BP神经网络训练和预测.实验仿真结果表明,与传统BP神经网络安全预测模型相比,采用优化后的模型进行网络安全态势预测时,其收敛速度和预测精度都得到了明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙大跃		28	166	7.0	12.0
2	王岩雪		1	0	0.0	0.0