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题名舰船网络异常通信行为识别研究
被引量：1
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作者
陈伟
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机构
江西制造职业技术学院信息工程系
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2020年第10期145-147,共3页
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文摘
舰船网络异常通信行为变化不仅具有规律性,同时具有随机性,当前方法无法挖掘舰船网络异常通信行为的复杂变化特点,使得舰船网络异常通信行为识别实时性和准确性差。为了获得更优的舰船网络异常通信行为识别结果,提出神经网络算法的舰船网络异常通信行为识别模型。首先描述舰船网络异常通信行为识别原理,然后将舰船网络异常通信行为识别看作问题,引入神经网络算法对其进行建模,在舰船网络异常通信行为识别建模过程中,引入粒子群算法解决神经网络参数确定的难题,最后进行舰船网络异常通信行为识别测试实验。结果表明,神经网络算法获得了准确性较高的舰船网络异常通信行为识别结果,而且由于神经网络收敛快,使得舰船网络异常通信行为识别实时性好,具有良好的推广应用价值。
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关键词
舰船网络
异常通信行为
神经网络
分类问题
识别实时性
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Keywords
ship network
abnormal communication behavior
neural network
classification problem
real-time recognition
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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