【摘 要】
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针对目前无线融断网络威胁环境自适应检测方法受噪音影响较大,容易出现信噪比过高、响应时间过短的问题,提出一种基于深度学习的无线融断网络威胁环境自适应检测方法。以梯度检测作为先验条件实现自适应去噪,基于深度学习对离散网络信号进行重构,构建函数检测模型,分析信号序列值,通过对比获得异常信号检测模型,从而实现网络威胁环境自适应检测。实验结果表明,基于深度学习的无线融断网络威胁环境自适应检测方法能够有效提高信噪比,缩短响应时间。
【基金项目】
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山东省自然科学基金(61973007)。
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针对目前无线融断网络威胁环境自适应检测方法受噪音影响较大,容易出现信噪比过高、响应时间过短的问题,提出一种基于深度学习的无线融断网络威胁环境自适应检测方法。以梯度检测作为先验条件实现自适应去噪,基于深度学习对离散网络信号进行重构,构建函数检测模型,分析信号序列值,通过对比获得异常信号检测模型,从而实现网络威胁环境自适应检测。实验结果表明,基于深度学习的无线融断网络威胁环境自适应检测方法能够有效提高信噪比,缩短响应时间。
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