【摘 要】
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针对网络安全态势预测,为了提高预测精度和预测算法的收敛速度,采用一种改进的粒子群算法（PSO）来优化径向基函数（RBF）神经网络。首先,PSO的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递
【机 构】
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空军工程大学防空反导学院,中国人民解放军第463医院
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针对网络安全态势预测,为了提高预测精度和预测算法的收敛速度,采用一种改进的粒子群算法（PSO）来优化径向基函数（RBF）神经网络。首先,PSO的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减,在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力;其次,通过权重因子的调节自动寻优,并将搜寻到的全局最优值解码成RBF的网络参数;最后,通过优化的RBF网络进行网络安全态势预测。仿真实验表明,改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。与BP算法和RBF算法相比,本文算法在预测精度上有所提高,同时收敛速度加快,能达到更好的预测效果。
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