基于BN-DBN的网络安全态势要素获取机制

来源 :计算机应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：Ghost_D

【摘要】

：

为了提高深度信念网络(DBN)的收敛速度以及提高小样本条件下的态势要素的获取精度,提出一种基于批量归一化(BN)的DBN安全态势要素获取机制。一方面在DBN中加入BN以解决梯度消失问题并稳定网络训练;另一方面在DBN输出层提出一种改进的主动学习(IAL)算法反向微调DBN,在每次迭代中主动选择训练样本来平衡样本种类。理论分析和实验数据仿真结果表明该机制能够解决DBN收敛速度过慢、梯度消失以及小类样

【作者】

：

朱江王婷婷

【机构】

：

移动通信技术重庆市重点实验室（重庆邮电大学）

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2019年S1期

【关键词】

：

态势要素深度信念网络批量归一化主动学习 situation elementDeep Belief Network (DBN)Batch Normaliza

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61271260,61301122),重庆市科委自然科学基金资助项目(cstc2015jcyjA40050)

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