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基于灰狼算法优化DBN的医院网络异常流量识别
文献摘要：
为了提高医院网络异常流量识别的精度,提出一种基于灰狼算法优化DBN的医院网络异常流量识别方法.针对DBN模型性能受权值和偏置参数的影响,运用灰狼算法对DBN模型的权值和偏置进行优化选择,将医院网络流量特征数据作为DBN模型的输入向量,网络异常流量的类型作为DBN模型的输出向量,建立GWO-DBN的医院网络异常流量识别模型.研究结果表明,GWO-DBN进行医院网络异常流量识别具有更高的准确率、检测率和更低的误报率.
文献关键词：
深度置信网络;灰狼优化算法;网络流量;受限玻尔兹曼机
中图分类号：
作者姓名：
黄波;杨正;王超
作者机构：
广州市第八人民医院,广东,广州510060;福建师范大学,光电与信息科技学院,福建,福州350007
文献出处：
引用格式：
[1]黄波;杨正;王超-.基于灰狼算法优化DBN的医院网络异常流量识别)[J].微型电脑应用,2022(01):34-36,44
A类：
B类：
灰狼算法,算法优化,DBN,医院网络,网络异常流量,流量识别,高医,模型性能,受权,权值,偏置,优化选择,网络流量,流量特征,特征数据,量的类型,GWO,识别模型,行医,别具,检测率,误报率,深度置信网络,灰狼优化算法,受限玻尔兹曼机
AB值：
0.246683
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