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本发明提出一种基于残差门控循环单元(Re‑GRU)与集成动态极限学习(ELM)优化的网络异常流量检测方法、模型及系统。首先建立FisherScore与最大信息系数的特征优化方法;其次将原有GRU候选隐状态激活函数改为非饱和激活函数,并在GRU候选隐状态中引入残差结构,从而避免梯度消失问题,使网络对梯度变化更敏感,达到缓解网络退化的目的。然后模型优化设计为双向残差GRU结构,使得模型提取网络流量特征性能更优越;最后提出两步博弈的集成动态ELM网络流量检测方法,利用全连接层与Dropout层缓解过
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112784881 B
(45)授权公告日 2021.08.27
(21)申请号 202110013425.6 审查员 王晶
(22)申请日 2021.01.06
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