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基于Matlab的RBF入侵检测模型研究.pdf
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基于Matlab的RBF入侵检测模型研究.pdf
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论文研究-基于RBF网络的入侵检测技术.pdf
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入侵检测技术作为提高网络安全的有效手段日益受到重视，在此旨在利用RBF网络解决入侵检测问题。针对入侵检测研究的通用审计数据集，首先将其所有字符串行式的元素转换为数值形式；为了提高RBF网络的逼近性能和运算速度，去除对输出无影响的输入项，并且将剩余输入项的可能取值转换到合理的范围内；最后在Matlab平台下进行仿真实验，并与BP网络进行了比较，仿真结果表明，RBF网络在入侵检测中体现出良好的特性。
论文研究-基于改进RBF神经网络的入侵检测研究.pdf
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群签密是一种能够同时提供群签名和群加密的密码体制。首次将群签密的应用范围推广到仅需要完整性的场合，给出了广义群签密的定义。广义群签密既有群签密的属性，又有对特定的输入单独提供群签名的功能。基于ACJT群签名方案，提出了一个新的群签密方案SC-ACJT。在没有特定的接收方时方案等价于ACJT群签名。相对于现有的群签密方案，SC-ACJT解决了动态成员管理的问题，计算量不依赖于成员的数目。在群签密模式
基于RBF神经网络的入侵检测技术研究
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基于RBF神经网络的入侵检测技术研究,是基于神经网络的对入侵检测技术的一种研究方法。
论文研究-基于Boosting RBF神经网络的入侵检测.pdf
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提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合，提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法，为了提高RBF神经网络的泛化能力，采用Boosting方法，进行网络集成。以“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验，得到了较高的检测率和较低的误警率。
论文研究-基于混沌PSO算法优化RBF网络入侵检测模型.pdf
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针对网络安全中异常入侵检测，给出了一种构建最优神经网络入侵模型的方法。采用混沌扰动改进粒子群优化算法，优化径向基函数RBF神经网络入侵模型。把网络特征子集和RBF神经网络参数编码成一个粒子，通过粒子间的信息交流与协作快速找到全局最优粒子极值。在KDD Cup 99数据集进行仿真实验，实验数据表明，建立了一种检测率高、速度快的网络入侵检测模型。
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Matlab【预测模型-RBF预测】基于RBF神经网络实现对辛烷值预测.zip
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1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作
基于RBF神经网络的人脸识别研究.pdf
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基于RBF和BP神经网络的入侵检测模型比较研究
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Comparisons between two models of neural networks, this journal is suitable to be used in research for essay or review.
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核参数的选择是RBF-SVM模型优化研究中的重要问题，将量子粒子群算法应用于参数的优化选择，在[(c,γ)]参数可调范围内产生初始种群，将种群中的个体作为RBF-SVM的参数进行学习；经过多次迭代获得最佳参数对[(c,γ)]，...
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Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
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