【摘 要】
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针对传统异常检测算法存在复杂小样本情况下过拟合、误报和漏报现象,文章提出一种顾及多源神经网络的复杂网络异常识别方法（Anomaly recognition method for complex networks
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针对传统异常检测算法存在复杂小样本情况下过拟合、误报和漏报现象,文章提出一种顾及多源神经网络的复杂网络异常识别方法（Anomaly recognition method for complex networks,ARMCN）。算法根据多源神经网络复杂异常类离散度的准则,寻找原始向量的最优投影方向,使各网络之间最大限度地分离,从而达到正确的检测。最后,利用开源软件,结合实例来对该方法的有效性展开验证。
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