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基于改进贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法研究

         

摘要

With the development of internet,network security becomes more and more serious.Analysing and predicting the tendency of network security is important.Based on assessing the current network security tend ,This paper improves bayes algorithm, presenting a network security situation prediction method of modified bayesian regularization BP neural network model. According to simulating power network environment and data analysis, this method reduces the training error and forecasting error.it also improves the accuracy of network security situation prediction. All that explains the feasibility of this method.%随着互联网的迅速发展,网络安全问题越来越严重,分析及预测网络安网络安全态势,对于网络安全具有重要意义。本文在网络安全态势量化的的基础上,改进贝叶斯算法,提出一种改进型贝叶斯正则化BP神经网络模型的网络安全态势预测方法,通过模拟网络环境进行数据分析,验证了该预测方法可以减小了训练误差和预测误差,提高了对网络安全态势预测精度,证明了该方法的可行性。

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