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基于动态k-means聚类的神经网络态势预测方法

Name: 基于动态k-means聚类的神经网络态势预测方法
Brand: 西安邮电大学
SKU: 2017113616814
Availability: InStock

📄 申请号：CN201711361681.4 📄 发布日：2026/11/05

著录项目信息

申请日

2017-12-18

公开号

CN108076060B

公开日

2020-12-08

申请人

西安邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04L29_06

IPC 分类号

H04L29_06 , H04L12_24 , G06N3_08 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法聚类算法神经网络

应用场景

态势感知, 数据预测, 智能决策, 网络安全

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摘要

基于动态k‑means聚类的神经网络态势预测方法，包括以下步骤：1）收集某系统网络安全基础数据，数据指标即感染网络病毒主机数量，被篡改网络数，被植入后门的网络数量，安全事件报告数,仿冒页面数量,以及安全漏洞和高危漏洞数量，对网络安全基础数据归一化处理；2）对归一化后的网络安全基础数据，利用动态k‑means聚类算法进行聚类，确定RBF神经网络中心神经元参数和个数N；3）使用归一化后的数据参与RBF神经网络训练，计算RBF神经元宽度并确定神经元输出；4）在训练过程中，对RBF神经网络的输出权值进行编码，使用PSO算法得到最优权值，使网络态势预测精度提高；5）使用已训练的RBF神经网络对某月网络态势进行预测，并与当月网络态势评估值作对比，计算误差；具有预测精度高的特点。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN108076060B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种模体成像试验台

当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：7 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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