通信系统基于人工智能算法的无线移动通信系统风险评价

基于人工智能算法的无线移动通信系统风险评价

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主题 关于IT计算机中的人工智能”的参考范文。

属性 Doc-0220H3 doc格式正文2731字。质优实惠欢迎下载

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0引言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3

正文

基于人工智能算法的无线移动通信系统风险评价

搞要

摘要摘要风险评价模型是保证无线移动通信系统安全的一种重要技术针对当前无线移动通信系统风险评价正确率低评价耗时长等缺陷设计基于人工智能算法的无线移动通信系统风险评价模型。首先对无线移动通信系统风险评价的国内外研究现状进行分析建立无线移动通信系统风险评价指标体系;然后根据无线移动通信系统风险评价指标体系收集学习样本并采用人工智能算法优化神经网络构建无线移动通信系统风险评价模型;最后进行无线移动通信系统风险评价仿真对比测试。结果表明人工智能算法的无线移动通信系统风险评价正确率超过95%评价误差小于其他模

型而丐无线移动通信系统风险评价时间明显减少实时性能更好具有更高的实际应用价值

关键词风险评价;无线移动通信系统;人工智能算法;风险评价模型;神经网络优化;研究现状分析

中图分类号 TN919?34;TP391 文献标识码 A 文章编号 1004?373X202001?0012?04

Wireless mobi le communicationsystem riskassessmentbased on artificial intel l igencealgorithm

LI Xin

Abstract  Riskassessmentmodel is an important technologytoensure the securityof wireless mobi le communication system.Todeal withthe defects of lowaccuracyand long time?consumption ofriskevaluation in current wireless mobi le communication system ariskassessmentmodel based on artificial intel l igencealgorithm isdesigned forwireless mobi le communication system. Firstly theresearch status of risk assessmentforwireless mobi lecommunication system at home and abroad isanalyzed and the riskevaluation index system forwireless mobi le communication system isestabl ished.Then  learning samples are col lected according to theriskevaluation index system forwireless mobi le communicationsystem and the artificial intel l igence algorithm is adopted to

optimizethe neural networkfor the construction of riskevaluationmodel forwireless mobi le communicationsystem. Final ly thesimulation and comparative testof risk assessmentforwirelessmobi le communicationsystem is implemented.The results showthatthe accuracy rate of wireless mobi le communication system riskassessmentmodel based on artificial intel l igencealgorithm isover95% and its evaluation error is less than othermodels.Moreover the durationof riskassessmentforwireless mobi le communicationsystem is obviously shortened and its real?time performance is better.Therefore it has higherpractical appl ication value.

Keywords  riskassessment;wireless mobi le communicationsystem; artificial intel l igence algorithm; risk assessment model;neural networkoptimization; research status analysis

0引言

在無线移动通信系统的工作过程中有许多因素会影响其安全对通信系统产生干扰如非法入侵、隐私数据的窃取等使其存在许多潜在的危险而风险评价可以对无线移动通信系统存在的安全问题进行预先估计因此需要建立正确率高的无线移动通信系统风险评价模型[1?3]

无线移动通信系统风险评价的研究可以划分为3个阶段初始阶段为人工阶段一些相关的丏家根据自己的经验对无线移动通信系统的历史数据进行分析然后根据自己的经验得到无线移动通信系统风险等级该方法耗时长评价正确率低风险评价结果具有一定的盲目性[4?6] 。第二个阶段为

线性的无线移动通信系统风险评价模型通过引入灰色模型、聚类分析等对无线移动通信系统的状态历史数据进行灰色分析或者聚类分析该类方法认为无线移动通信系统风险呈线性的变化特点使得无线移动通信系统风险评价结果不稳定而丐无线移动通信系统风险有一定随机性变化特点评价错误率较高[7?9]。第三个阶段为非线性的无线移动通信系统风险评价模型主要采用神经网络、贝叶斯网络模型等[10?12] 它们可以描述无线移动通信系统风险的多种变化特点如非线性、随机性、动态性等。非线性的无线移动通信系统风险评价结果比其他阶段的模型更优尤其是BP神经网络的性能最优在无线移动通信系统风险评价中应用最为广泛。 BP神经网络的无线移动通信系统风险评价正确率与初始连接权值有直接联系[13?15]

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