【摘 要】
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为了提高径向基函数（radical basis function，RBF）神经网络对网络安全态势的预测精度，提出了一种基于吸引力传播（affinity propagation，AP）聚类和差分进化（differential evolution，DE）
【机 构】
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重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室
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为了提高径向基函数（radical basis function，RBF）神经网络对网络安全态势的预测精度，提出了一种基于吸引力传播（affinity propagation，AP）聚类和差分进化（differential evolution，DE）优化RBF神经网络的算法。首先，利用AP聚类算法对样本数据进行划分聚类，从而获得RBF的中心和网络的隐含层节点数；其次，利用AP聚类得出种群差异度，自适应地改变DE算法的缩放因子和交叉概率，对RBF的宽度和连接权值进行优化；同时为了避免陷入局部最优以及跳出局部
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