【摘 要】
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为准确识别红外网络节点状态,提出了基于深度学习网络的红外网络节点异常状态识别方法.利用红外网络节点采集模块采集节点状态数据,确定可视层与隐含层神经元数量,利用贪婪算
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为准确识别红外网络节点状态,提出了基于深度学习网络的红外网络节点异常状态识别方法.利用红外网络节点采集模块采集节点状态数据,确定可视层与隐含层神经元数量,利用贪婪算法训练过程重构训练样本,通过微调过程优化深度置信网络,完成深度置信网络训练,提取红外网络节点状态数据特征,将状态数据特征作为球心,计算识别红外网络节点状态数据同球心的半径,根据结果是否异常状态.仿真测试结果,本文方法可有效识别红外网络节点异常状态,红外网络节点异常状态识别精度高.
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