【摘 要】
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网络可靠性作为系统安全的最基于要求之一,是所有网络信息系统的建设和运行目标。针对采用BP神经网络对网络可靠性建立预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差,影响
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网络可靠性作为系统安全的最基于要求之一,是所有网络信息系统的建设和运行目标。针对采用BP神经网络对网络可靠性建立预测模型,其算法存在收敛速度慢、网络泛化能力差,影响预测精度等缺点。提出采用量子神经网络算法进行网络可靠性预测建模。通过对测试数据进行建模仿真,结果表明,该预测方法较BP神经网络而言,在误差精度,训练次数等方面优于传统神经网络,同时能避免陷入局部极小的缺点,达到了很好的预测效果。
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