典型文献
基于大数据优化神经网络的船舶通信网络干扰信息识别
文献摘要：
构建船舶通信网络干扰信息特征识别矩阵,选取干扰信息瞬时特征指标,提取特征信息.采用单极Sigmoid函数神经网络构建船舶通信网络干扰信息识别模型,将所提取瞬时特征作为模型输入,采用权值直接确定法确定隐层与输出层间的权值,输出大数据资源调度下船舶通信网络干扰信息识别结果.研究结果显示该方法有较好的识别效果,能够提升通信信息的安全性与传输效率.
文献关键词：
数据资源调度;通信网络;干扰信息识别;特征识别矩阵;神经网络;Sigmoid函数
中图分类号：
作者姓名：
谭韶生;夏旭
作者机构：
中南大学,湖南长沙410007;湖南工业职业技术学院,湖南长沙410208;湖南安全技术职业学院,湖南长沙410151
文献出处：
引用格式：
[1]谭韶生;夏旭-.基于大数据优化神经网络的船舶通信网络干扰信息识别)[J].舰船科学技术,2022(14):133-136
A类：
船舶通信网络,干扰信息识别,特征识别矩阵,数据资源调度
B类：
数据优化,优化神经网络,信息特征,瞬时特征,特征指标,提取特征,特征信息,单极,Sigmoid,网络构建,识别模型,模型输入,用权,权值,出层,大数据资源,下船,通信信息,传输效率
AB值：
0.214478
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