简介:针对网络态势感知中的预测精度问题,提出了基于广义径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测方法。该方法利用K-means聚类算法确定RBF的数据中心和扩展函数,并采用最小均方算法调整权值,得出态势值前后之间的非线性映射关系,并进行态势预测。仿真试验表明,该方法能较准确获得态势预测结果,提高网络安全的主动安全防护。
简介:目前PSWF的脉冲产生方法在硬件实现方面有着编程复杂,计算量大,资源消耗多等制约因素,因此亟需一种适合实时产生PSWF脉冲信号的方法。通过分析Walsh函数系的特点和产生原理,提出了一种基于Walsh函数系的PSWF脉冲波形重构方法。其中,Walsh系数可以通过已有的PSWF数值点与P编号的Walsh矩阵求解得出,再截取所需精度的Walsh系数参与重构PSWF脉冲波形,从而达到降低存储量的目的。由于Walsh码型中的±1与数字电路中的01有着天然对应的关系,重构时只需将Walsh系数相加减,从而降低计算量。仿真结果表明,利用Walsh函数系可以较好地重构PSWF脉冲波形,且算法简单,避免了乘法运算,降低了计算量和存储量,有利于工程实现。