【摘 要】
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为增大最优距离阈值的计算结果，实现对入侵信息参量的远程检测，提出基于CNN-GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法。以CNN-GRU网络框架为基础，设置循环控制单元，并联合已获取数据信息参量，求解损失函数表达式，完成基于CNN-GRU的检测原理分析。在入侵信息参量的数据集合中，选择最为适宜的数值指标，并根据其传输行为特征，计算寻优参数的具体数值，完成智慧校园网络入侵远程检测方法的设计。对比实验结果表
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为增大最优距离阈值的计算结果，实现对入侵信息参量的远程检测，提出基于CNN-GRU的智慧校园网络入侵远程检测方法。以CNN-GRU网络框架为基础，设置循环控制单元，并联合已获取数据信息参量，求解损失函数表达式，完成基于CNN-GRU的检测原理分析。在入侵信息参量的数据集合中，选择最为适宜的数值指标，并根据其传输行为特征，计算寻优参数的具体数值，完成智慧校园网络入侵远程检测方法的设计。对比实验结果表明，与机器学习型检测方法相比，在CNN-GRU网络作用下，待检入侵信息参量的最优距离阈值指标计算数值更大，可以在远程条件下实现对智慧校园网络入侵行为的准确检测。
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