基于权值学习的FPN攻击模型研究

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本文利用模糊Petri网固有的鲜明特点,及其应用到攻击模型中权值参数确定的困难性,和Levenberg-Mar-quardt算法是一种非常有效的非线性优化方法。且收敛速度快。本文结合神经网络的Levenberg-Marquardt反向传播学习算法对权值进行学习。同时利用FPN本身的触发规则进行模糊推理。最后,通过攻击实例验证算法。
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