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基于贝叶斯网络的网络安全态势感知方法研究
王梦迪; 戚犇
【期刊名称】《《中国公共安全（学术版）》》
【年(卷),期】2017(000)004
【摘要】态势感知技术,来源于军事领域,主要通过对环境因素的获取、评估和预判,对当前和未来的状态进行预测。
网络安全态势感知能够进行动态的、主动的防御。
用贝叶斯网络方法构建的态势感知系统,能够将贝叶斯的逻辑数学推理和解决复杂设备的不确定性与态势感知相结合,使态势感知系统在提取、评估时更加准确、稳定。
【总页数】5页(P102-106)
【作者】王梦迪; 戚犇
【作者单位】中国人民公安大学信息技术与网络安全学院北京100038
【正文语种】中文
【中图分类】G203
【相关文献】
1.基于贝叶斯网络的网络安全态势感知方法研究 [J], 王梦迪;戚犇;王艺杰
2.一种基于隐Markov模型的网络安全态势感知方法研究 [J], 张勇;谭小彬
3.基于Markov game模型的装备保障信息网络安全态势感知方法研究 [J], 李玺;卢昱;刘森;刘锋
4.基于贝叶斯网络的化学恐怖袭击后果评估方法研究 [J], 盛子健;胡啸峰
5.基于动态贝叶斯网络的智能工厂设备健康评估方法研究 [J], 高柯柯;于重重;晏臻
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BP 神经网络模型基本原理( 1) 神经网络的定义简介神经网络是由多个神经元组成的广泛互连的神经网络, 能够模拟生物神经系统真实世界及物体之间所做出的交互反应. 人工神经网络处理信息是通过信息样本对神经网络的训练, 使其具有人的大脑的记忆, 辨识能力, 完成名种信息处理功能. 它不需要任何先验公式, 就能从已有数据中自动地归纳规则, 获得这些数据的内在规律, 具有良好的自学习, 自适应, 联想记忆, 并行处理和非线性形转换的能力, 特别适合于因果关系复杂的非确定性推理, 判断, 识别和分类等问题. 对于任意一组随机的, 正态的数据, 都可以利用人工神经网络算法进行统计分析, 做出拟合和预测.基于误差反向传播(Back propagation)算法的多层前馈网络(Multiple-layer feedforward network, 简记为BP 网络), 是目前应用最成功和广泛的人工神经网络.( 2) BP 模型的基本原理[3]学习过程中由信号的正向传播与误差的逆向传播两个过程组成. 正向传播时, 模式作用于输入层, 经隐层处理后, 传入误差的逆向传播阶段, 将输出误差按某种子形式, 通过隐层向输入层逐层返回, 并“分摊”给各层的所有单元, 从而获得各层单元的参考误差或称误差信号, 以作为修改各单元权值的依据. 权值不断修改的过程, 也就是网络学习过程. 此过程一直进行到网络输出的误差准逐渐减少到可接受的程度或达到设定的学习次数为止. BP 网络模型包括其输入输出模型, 作用函数模型, 误差计算模型和自学习模型.BP 网络由输入层, 输出层以及一个或多个隐层节点互连而成的一种多层网, 这种结构使多层前馈网络可在输入和输出间建立合适的线性或非线性关系, 又不致使网络输出限制在-1和1之间. 见图( 1) .O 1 O 2 O i O m( 大于等于一层) W (1)…( 3) BP 神经网络的训练BP 算法通过“训练”这一事件来得到这种输入, 输出间合适的线性或非线性关系. “训练”的过程可以分为向前传输和向后传输两个阶段：输入层 输出层 隐含层图1 BP 网络模型[1]向前传输阶段：①从样本集中取一个样本,i j P Q , 将i P 输入网络；②计算出误差测度1E 和实际输出(1)(2)()21(...((())...))L i L iO F F F PW W W =； ③对权重值L W W W ,...,)2()1(各做一次调整, 重复这个循环, 直到i E ε<∑.[2]向后传播阶段——误差传播阶段：①计算实际输出p O 与理想输出i Q 的差；②用输出层的误差调整输出层权矩阵； ③211()2mi ij ij j E Q O ==-∑； ④用此误差估计输出层的直接前导层的误差, 再用输出层前导层误差估计更前一层的误差. 如此获得所有其他各层的误差估计；⑤并用这些估计实现对权矩阵的修改. 形成将输出端表现出的误差沿着与输出信号相反的方向逐级向输出端传递的过程.网络关于整个样本集的误差测度：i iE E =∑几点说明:一般地，BP 网络的输入变量即为待分析系统的内生变量（影响因子或自变量）数，一般根据专业知识确定。
基于贝叶斯网络的时间序列预测技术研究随着现代科学技术的不断发展，复杂的自然和社会系统已经成为我们面对的一个重要挑战。
预测这些系统中的变化越来越需要高效的方法和技术。
时间序列预测是预测复杂系统变化的重要方法之一。
在时间序列预测中，贝叶斯网络是一种有效的方法，其已得到广泛的应用。
本文将对基于贝叶斯网络的时间序列预测技术进行探讨。
一、贝叶斯网络贝叶斯网络是一种基于概率的图模型，其主要用于表示变量之间的依赖关系。
在贝叶斯网络中，节点表示变量，边表示变量之间可能存在的依赖关系。
贝叶斯网络可以用来解决多种问题，包括推理、分类和时间序列预测等。
在此，我们主要关注时间序列预测。
二、时间序列预测时间序列预测是指根据已知的时间序列数据来预测未来的数值。
时间序列预测适用于多种领域，包括经济、气象、交通等。
在时间序列预测中，我们通常使用已知的历史数据来预测未来的趋势和变化。
因此，时间序列预测是一个极具挑战性的问题，其需要高效的算法和模型来解决。
三、基于贝叶斯网络的时间序列预测在基于贝叶斯网络的时间序列预测中，我们首先需要构建一个贝叶斯网络模型。
具体来说，我们需要确定变量之间的依赖关系和变量的条件概率分布。
贝叶斯网络通常使用贝叶斯学习算法来学习这些概率分布。
贝叶斯学习算法可以自动地从数据中学习概率分布，并生成贝叶斯网络模型。
在时间序列预测中，我们使用贝叶斯网络模型来预测未来的数值。
具体来说，我们需要根据已知的历史数据来计算未来数据的条件概率分布，并使用这个分布来预测未来的数值。
贝叶斯网络模型通常可以通过给定先验信息来进行优化，从而提高预测的精度和效率。
四、贝叶斯网络时间序列预测的优缺点基于贝叶斯网络的时间序列预测具有各种优点和缺点。
其中，优点包括：①贝叶斯网络模型可以对复杂的非线性系统进行建模和预测。
②贝叶斯网络模型具有一定的鲁棒性，对噪声和缺失数据具有一定的容错性。
③贝叶斯网络模型可以自动地从数据中学习概率分布，减少了人工干预和预设的依赖关系，提高了预测的精度和效率。
基于改进贝叶斯神经网络的光伏出力概率预测基于改进贝叶斯神经网络的光伏出力概率预测近年来，随着可再生能源的快速发展，光伏发电逐渐成为重要的能源供应方式之一。
然而，由于光伏发电受到天气、季节、污染等多种因素的影响，其出力存在着波动性和不确定性，这对光伏电站的运行和电网的稳定性提出了挑战。
为了解决这一问题，提高光伏发电系统的可靠性和稳定性，研究人员开始探索利用概率预测方法来预测光伏出力的概率分布。
其中，贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network，简称BNN）作为一种基于神经网络和贝叶斯统计理论的模型，具有较强的表达能力和不确定性建模能力，被广泛应用于光伏出力的概率预测中。
传统的神经网络模型在训练过程中采用点估计方法，无法有效捕捉到模型中的不确定性。
而BNN通过引入贝叶斯统计学的思想，可以对权重参数进行概率建模，从而得到更加准确的预测结果和可信度估计。
然而，由于BNN的训练和推断过程都较为复杂，需要大量的计算资源和时间。
为了进一步提高BNN的预测精度和运算效率，研究人员对其进行了改进。
首先，利用自适应学习率方法来优化模型训练过程，使得BNN在训练初期能够快速收敛，在后期能够保持稳定的梯度下降速度。
其次，引入了一种基于梯度的变分推理算法，用于近似计算BNN中的后验分布，从而减少了推断过程中的计算复杂性。
在使用改进的贝叶斯神经网络进行光伏出力概率预测时，首先需要收集光伏电站的历史数据，包括天气条件、发电功率等信息。
然后，将数据进行预处理，例如归一化处理和特征选择，以提取有效的特征。
接下来，将数据集分为训练集和测试集，并使用训练集对BNN模型进行训练。
在训练过程中，使用改进的学习率方法进行优化，同时利用变分推理算法近似计算BNN的后验分布。
最后，使用测试集对训练好的模型进行评估，并得到光伏出力的概率分布。
实验证明，基于改进的贝叶斯神经网络的光伏出力概率预测模型可以有效地捕捉光伏出力的波动性和不确定性，提高预测的准确性和可信度。
基于改进型BP神经网络算法的流量预测模型构建随着互联网技术的不断发展，大量的数据被生成，随之而来的是海量的数据应用需求，其中流量预测模型是其中一项非常重要的应用。
流量预测模型应用广泛，例如社交网络的用户活跃度预测、电子商务平台的销售预测、搜索引擎的流量预测等等。
因此，本文将重点讨论一种基于改进型BP神经网络算法的流量预测模型构建方法。
BP神经网络在流量预测方面具有一定的优势。
相较于传统的统计模型，BP神经网络具有更强的非线性拟合能力，更适用于复杂的系统建模。
但是在实际应用中，BP神经网络也存在着一些问题，例如训练时间慢、容易陷入局部最优解等等。
因此，本文将通过改进BP神经网络算法，提高流量预测的准确性和效率。
首先，我们需要对BP神经网络进行改进，以提高其预测精度。
我们可以对BP 神经网络中的梯度下降算法进行改进，以降低其陷入局部最优解的概率。
例如，可以采用动量梯度下降算法，引入动量因子来储存之前训练过程的历史梯度，以在梯度变化较小时，能够加速网络的收敛速度。
此外，我们还可以采用自适应学习率算法，在训练的初始阶段使用较大的学习率来加快收敛速度，待到网络接近收敛时降低学习率，以减少之后的震荡。
其次，我们需要对神经网络进行正确的输入数据预处理，以提高预测精度。
输入数据预处理是神经网络模型的一个重要环节，因为不同的处理方法会直接影响神经网络的预测精度。
我们可以通过分析所要预测的数据特点，选择合适的预处理方法。
例如，对于时间序列预测模型，我们可以采用差分法将数据转化为平稳序列，以去掉趋势和季节性等影响因素。
最后，我们需要对网络进行良好的训练和测试，以验证模型的准确性和效率。
网络的训练需要进行多次迭代，直到网络收敛。
测试阶段需要用新的数据集对模型进行验证，以检验其在新数据上的预测能力。
我们可以选择平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）等指标来度量预测误差大小，以及误差率、准确率等指标来评估模型的性能。
总之，建立基于改进型BP神经网络算法的流量预测模型，并不是一件简单的任务。
