【摘 要】
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传统船舶网络入侵风险等级估算方法,存在风险数据局部搜索时间过长、风险等级估算准确性较低等弊端。为解决上述问题,建立基于BP神经网络的新型船舶入侵风险等级估算方法。通
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传统船舶网络入侵风险等级估算方法,存在风险数据局部搜索时间过长、风险等级估算准确性较低等弊端。为解决上述问题,建立基于BP神经网络的新型船舶入侵风险等级估算方法。通过网络结构的确定、初始值及阈值的选取,完成BP船舶神经网络的搭建。通过入侵数据采集、数据风险等级分类、风险度量评估,完成新型船舶网络入侵风险等级估算方法的搭建。设计对比实验结果表明,新型方法与传统方法相比,适当缩短风险数据局部搜索时间,并提升风险等级的估算准确性。
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