【摘 要】
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面对网络通信中的海量高维数据,为提高信息安全检测的效率、准确率,提出一种基于主成分分析(PCA)的数据降维方法。将降维后的数据作为输入,经过BP神经网络进行识别,通过Matla
【基金项目】
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高校优秀中青年骨干人才国外访学研修重点项目（gxfxZD2016175）;安徽高校自然科学研究重点项目（KJ2018A0359）
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面对网络通信中的海量高维数据,为提高信息安全检测的效率、准确率,提出一种基于主成分分析(PCA)的数据降维方法。将降维后的数据作为输入,经过BP神经网络进行识别,通过Matlab仿真实验并与传统的识别方法进行比较,结果表明,这种简化数据结构的神经网络不仅提高了对已知的异常数据的识别率,而且对新出现的异常数据也有很好的识别效果。
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