面向工業(yè)流程異常檢測(cè)的均衡循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
摘要: 智能制造的迅速發(fā)展給網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)帶來(lái)了巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn),各類安全威脅會(huì)造成嚴(yán)重的損失甚至災(zāi)難,已成為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)亟待解決的問(wèn)題。鑒于此,提出一種新的均衡循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性特點(diǎn),采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的門(mén)電路特性,針對(duì)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)流數(shù)據(jù)隨著時(shí)間推移異常檢測(cè)準(zhǔn)確性較低的問(wèn)題,通過(guò)不同權(quán)重與當(dāng)前輸入數(shù)據(jù)重構(gòu)得出遺忘門(mén)控、輸入門(mén)控和輸出門(mén)控。隨后通過(guò)sigmoid激... (共9頁(yè))
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長(zhǎng)短期記憶 門(mén)控循環(huán)單元 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 異常檢測(cè)
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