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基于人工神经网络的计算机网络攻击预测模型
文献摘要：
为提高计算机网络攻击预测结果的精准度,文章开展基于人工神经网络的计算机网络攻击预测模型构建方法的研究,根据计算机网络传输信息的正向传输方向,提取计算机网络节点信息,并对其进行预处理,在此基础上设计基于网络节点的计算机网络攻击预测模型架构,引进人工神经网络训练模型,计算模型预测结果损失值,进行模型中神经元反向传输预测结果的收敛,完成对计算机网络攻击预测模型的设计,提升模型预测结果的精度.对比实验证明:预测模型在使用中的期望结果偏差值<0.05,符合市场对计算机网络攻击预测模型的应用要求.
文献关键词：
人工神经网络;计算机网络;攻击;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
赵金梦;张静;苏蓓蓓;刘新渝;尚智婕
作者机构：
国家电网有限公司信息通信分公司,北京 100000
文献出处：
引用格式：
[1]赵金梦;张静;苏蓓蓓;刘新渝;尚智婕-.基于人工神经网络的计算机网络攻击预测模型)[J].企业科技与发展,2022(02):37-39
A类：
B类：
人工神经网络,计算机网络,网络攻击,攻击预测,预测模型构建,构建方法,网络传输,网络节点,节点信息,模型架构,神经网络训练,训练模型,损失值,偏差值,应用要求
AB值：
0.199526
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