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基于云安全模型的层次泛函网络整体学习算法
文献摘要：
层次结构的泛函网络结构存在较多的隐变量,导致相同时间周期内的学习预测次数较少,为此设计基于云安全模型的层次泛函网络整体学习算法.采用云服务器获取安全模型运行时的各类信息数据,定义云安全模型内指标的姿态值,并构建姿态值三元约束数值关系,控制网络结构内隐变量数量,构建层次泛函网络逼近数值模型,将同等属性数据集的泛函数值处理为输入单元,输出整体学习算法形成的邻近域.结果表明:所设计的整体学习算法产生的学习预测次数最多,算法的学习预测能力最强.
文献关键词：
云安全模型;层次泛函网络;整体学习;隐变量;神经元突变;三元约束数值关系
中图分类号：
作者姓名：
徐胜超;邓斌涛
作者机构：
广州华商学院数据科学学院 广州 511300
文献出处：
引用格式：
[1]徐胜超;邓斌涛-.基于云安全模型的层次泛函网络整体学习算法)[J].计算机与数字工程,2022(07):1405-1409,1438
A类：
云安全模型,层次泛函网络,三元约束数值关系,神经元突变
B类：
整体学习,层次结构,隐变量,时间周期,云服务器,信息数据,控制网络,内隐,逼近,数值模型,属性数据,函数值,数最多,预测能力
AB值：
0.140785
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