發(fā)布時(shí)間：2024-05-31 03:45

　　本文將圍繞網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行闡述,充分結(jié)合電力信息網(wǎng)絡(luò)攻擊威脅的具體情況,詳細(xì)分析基于LDA-RBF的電力信息網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知方式,堅(jiān)持理論聯(lián)系實(shí)際的基本原則,旨在為日后研究工作的順利進(jìn)行奠定基礎(chǔ)。

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【部分圖文】：

圖1:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖

密切關(guān)注最佳鑒別的矢量空間，并將高維樣本進(jìn)行投影，實(shí)現(xiàn)對(duì)分類信息的提取。結(jié)合電力信息網(wǎng)絡(luò)特征，將新的數(shù)據(jù)融合在新的維度當(dāng)中，可以借助線性判別分析的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)最大的的類間距以及最小類內(nèi)距。為了得到最優(yōu)的投影矩陣，則需要對(duì)線性判別分析投影矩陣的算法進(jìn)行分析，首先需要收集訓(xùn)練樣本矩陣，....

圖2：徑向基神經(jīng)元模型機(jī)構(gòu)

圖1:RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖2.3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究

本文編號(hào)：3985100