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神经网络在计算机网络安全评价中的应用
文献摘要：
神经网络在计算机网络安全评价领域有重要的应用价值,由于计算机网络环境的复杂性,想要准确对其运行安全性进行评价需要综合多维度的指标,这些指标之间的关系呈现出不确定且非线性的规律,而传统的评价模型局限性过大,往往存在很多的主观因素.神经网络在处理非线性关系方面表现良好,依据可行性、简要性、完备性和准确性等设计原则,本文利用粒子群优化算法来优化BP神经网络,并构建出科学完整的评价指标体系;然后应用梯度下降法对神经元数量较少情况下的收敛速度加以优化,对建立的计算机网络安全模型进行归一化处理.
文献关键词：
计算机安全;指标评价;算法模型;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
施强
作者机构：
广东红海湾发电有限公司,广东 汕尾 516623
文献出处：
引用格式：
[1]施强-.神经网络在计算机网络安全评价中的应用)[J].电子元器件与信息技术,2022(10):196-199
A类：
B类：
计算机网络安全,安全评价,网络环境,运行安全性,模型局限性,主观因素,非线性关系,完备性,粒子群优化算法,梯度下降法,收敛速度,安全模型,归一化处理,计算机安全,指标评价,算法模型
AB值：
0.284218
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