检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:范晓东 FAN Xiaodong(Tianjin Vocational College of Commerce,Tianjin 300300,China)
机构地区:[1]天津商务职业学院,天津300300
出 处:《自动化应用》2024年第10期288-291,共4页Automation Application
基 金:天津商务职业学院校级课题“产教融合背景下企业课堂评价指标体系与应用研究”(TCC2023QN05)。
摘 要:设计一种基于机器学习的神经网络算法,评价网络处理器的防火墙模型,并测试评价算法效能。考虑网络处理器的防火墙设计模型的影响因素,分析网络处理器的数据结构,对防火墙模型的任务进行分解实现防火墙模型的设计,并在神经网络算法下完成算法的仿真测试。测试结果证实模糊神经网络对配网防火墙的稳定性预警能力优于传统的机器学习算法。该算法对防火墙模型设计的稳定性评价过程有积极意义。This paper proposes a machine learning based neural network algorithm to evaluate the firewall model of network processors and test the effectiveness of the evaluation algorithm.Consider the influencing factors of the firewall design model for network processors,analyze the data structure of network processors,decompose the tasks of the firewall model to achieve the design of the firewall model,and complete simulation testing of the algorithm under the neural network algorithm.The test results confirm that the stability warning ability of fuzzy neural networks for distribution network firewalls is superior to traditional machine learning algorithms.This algorithm has positive significance for the stability evaluation process of firewall model design.
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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