【摘 要】
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网络态势预测作为网络态势感知的必要环节，能够加强网络管理员对网络状态的认知与理解,为威胁分析和网络规划提供决策支持.在分析研究现状以及预测方法的基础上,讨论了反向传播、径向基、反馈等神经网络模型用于预测的特点与优势，提出了网络态势预测的广义回归神经网络模型GRNNSF，给出了GRNNSF模型的网络设计原则以及网络态势预测方法.基于真实数据集的实验验证了GRNNSF模型的准确性和时效性,和其他神经网
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,长沙 410073 二炮装备研究院, 北京 100085
【出 处】
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第七届全国计算机支持的协同工作学术会议暨第五届全国智能信息网络学术会议
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网络态势预测作为网络态势感知的必要环节，能够加强网络管理员对网络状态的认知与理解,为威胁分析和网络规划提供决策支持.在分析研究现状以及预测方法的基础上,讨论了反向传播、径向基、反馈等神经网络模型用于预测的特点与优势，提出了网络态势预测的广义回归神经网络模型GRNNSF，给出了GRNNSF模型的网络设计原则以及网络态势预测方法.基于真实数据集的实验验证了GRNNSF模型的准确性和时效性,和其他神经网络模型相比，更准确地预测了网络态势的发展趋势.
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