神经网络方向优秀论文范文参考2篇

　　神经网络论文范文一：

　　目前，无线网络凭借着自身操作便捷、灵活自如等优势被广泛地应用于信号源传播领域中。但是，该网络在具体应用中存在安全系数低、保密性差的问题，所传播的信号源很容易被不法分子恶意攻击和窃取。为解决这一问题，相关部门强化对无线网络的优化和改进，科学评估和控制无线网络可能存在的风险，确保无线网络能够稳定、安全地运行 。如今，国内外大量学者均研究和探讨了无线网络安全风险评估与控制问题，并出现多种评估方法。其中，基于卷积神经网络的无线网络风险评估方法比较常用，运用该方法，可以科学评估无线网络安全风险，提高无线网络运行安全性。因此，现结合卷积神经网络、遗传算法(Genetic Algorithm，GA)与比例-积分-微分控制(Proportional-Integral-Derivative Control，PID控制)理论，提出了一种新的评估与控制方法。

　　1 无线网络安全风险评估及控制方法研究

　　1.1 无线网络安全风险评估模型设计

　　针对无线网络安全风险评估的研究，技术人员选择以发生在无线网络中的不同类型入侵行为为研究对象，借助图1所示的卷积神经网络模型对其进行分类，从而达到评估风险的目的。在评估过程中，卷积神经网络的应用可以发展为4个方面。

　　从卷积层方面来看，该层作为能够实现多个领域数学积分转换的层次，通过对卷积的两个不同变量在某个区间中进行相乘求和操作[1]。假设无线网络输入的数据与卷积权值分别为a(m)和x，那么，经卷积处理后的无线网络数据b(m)为

　　经卷积层处理后，可以获得关于无线网络的特征，也可以进一步提高无线网络原始特征，降低网络中的噪声干扰问题[2]。

　　池化层作为卷积神经网络中的重要核心层之一，通过输入卷积层，能够起到限制神经元数量达到降维无线网络数据的目的，并且无线网络输入或输出的数量具有一致性。

　　分类层作为卷积神经网络模型中的分类器，可以实现对无线网络中存在的安全风险进行精准的分类。同时，对于模型中输入的无线网络数据，利用softmax函数可以完成对输入的网络数据进行相应的评价[3]。

　　1.2 无线网络安全风险评估方法研究

　　无线网络环境十分复杂，由不同类型的设备共同连接而成，因此，无线网络安全数据存在异构性与动态化特点，所以，只有从多个维度才能够提取有效的数据信息。网络风险包含了网络系统本身、入侵行为、攻击威胁、资产价值等多种因素。为了提高对无线网络风险评估的正确率，需要全面对网络的状态信息进行采集，正确掌握网络中的每一个节点上的脆弱性数据信息，只有这样，才能够确保对风险进行全面分析[4]。合适的评估指标体系能够更加精准地评估网络安全风险前后的无线网络性能变化情况。网络信息安全关乎每一个人的隐私和国家的安全。在信息时代，数据的重要性不言而喻，一旦信息被非法获取或破坏，后果不堪设想。因此，确保信息在传输和访问过程中的安全，防止被他人非法删除或破坏，是网络安全的核心任务。为了应对网络威胁，需要制订和实施一套主动防御和综合防范的策略。安全防护措施是降低系统风险、脆弱性的有效手段。通过采取一系列的安全措施，可以大大减少网络威胁的发生。假设一个无线网络安全风险评估会产生n行与e列的评估矩阵，也就是：X=(xij)n×e，且每个不同的评价指标都具有对应的维度和大小。

　　1.3 无线网络安全风险评估模型建设

　　首先，在构建无线网络风险评估模型时，选择将无线网络安全态势要素的提取结果当作评估模型的评估指标，以此可以获得对应的评估因素集。

　　其次，将对应评估因素集输入到安全风险评估模型中，就可以获得相关攻击或者威胁行为数据。但是，由于网络中存在的攻击类型相对较多，所以，其得到的评估数据比较复杂。为消除某些数据特征对最后评估分类的结果造成一定程度的影响，技术人员选择采用门控循环单元模型来搭建无线网络安全风险评估模型，这样不仅可以确保模型的稳定性，还能够对网络数据安全风险信息进行表征[5]。同时，可以把当前网络安全态势评估数据输入到模型中，就可以获得关于t时刻的状态。GRU评估状态为

　　式(2)中：代表当前候选集的记忆状态;代表评估状态。

　　由于前向传播时需要实时对无线网络参数进行更新，采用人工模式进行调试，不仅会造成大量时间浪费，还无法得到最佳配置参数。所以，技术人员选择借助GA获取最佳参数，求得风险正确率，并将最终得到的最大适应度数据的最优解表示为安全风险评估模型的配置参数。

　　最后，采用随机抽样的方式对子样本进行训练样本与特征集合抽取，经多次抽取后，就可以获得N个子样本集合，从而确保数据的多样性，再借助平均结果表征网络安全风险的评估结果。

　　2 遗传算法与PID无线网络稳定控制优化方法

　　2.1 无线网络不安全状态的研究

　　如果无线网络存在不安全状态且设其不确定过程为Ct，那么，C就是不安全状态中的无线网络节点，t则代表运行的时间。根据PID控制理论，设其控制误差为d，且[-d，0]中C的连续类误差函数空间等于FC[-d，0]，则可以求得C的失稳状态Mt：

　　式(3)中：代表无线网络控制输出;和均代表可变函数。在无线网络不安全状态之下，可以求得关于无线网络稳定控制的方式：

　　式(4)中：ν代表无线网络稳定控制的可行区域;νt代表在t时间段中的可行区域。经求解之后，就可以得到最大期望值，并实现无线网络稳定控制模型的搭建。

　　2.2 PID控制优化设计

　　为了进一步确保无线网络稳定控制，技术人员选择将GA引入到基于PID控制理论的控制优化方法中，以此解决出现局部最佳现象、参数调节差和定位难等问题。该算法的应用还能够进一步促使无线挽留过的拟合精准性得到提升，其原理如下。首先，获取相关参数和目标函数之后，搭建无线网络不安全状态的相关数据初始种群，利用PID神经网络控制标准对权值的初始值进行配置。其次，对网络中存在的失稳样本的适应度值进行计算，并完成父母染色体的交配。再次，根据交配后的结果进行遗传处理，处理后的结果为新个体。如果得到的新个体样本中的染色体数量超过预设的阈值，则需要对染色体进行充分交配和遗传处理，直到小于或等于预设的阈值结束，并输出结果，结束算法。最后，对最大适应度值的数据进行权重初始化设置。这样一来，不仅确保了无线网络得到稳定地控制，还能够保障无线网络的安全。

　　2.3 仿真实验分析

　　为了进一步测试该方法的可行性，选择采用KDD Cup99(网络安全攻击数据库)为测试数据集，进行仿真实验。

　　为了确保所提出的评估方法的可行性，选择将本方法与反向传播((Back Propagation，BP)神经网络算法和径向基函数(Radial Basis Function，RBF)神经网络算法3者之间进行了对比分析，并以正确率对比测试的指标。经测试结果来看，基于卷积神经网络的安全风险评估方法在对无线网络中存在的安全风险进行评估时，其风险评估的正确率最高，超过了其他评估方法。同时，卷积神经网络的应用还有效改善了无线网络安全风险最后的评估质量，使其评估结果的可信度得到进一步提升。

　　3 结语

　　综上所述，为了提高无线网络安全风险评估的正确率与控制质量，技术人员根据卷积神经网络、GA和PID控制理论，提出并设计了一种能够实现对无线网络安全风险评估与控制的方法。在实际应用过程中，该方法不仅能够精准评估网络中存在的安全风险行为，还借助其控制方法进一步对网络的稳定进行控制，达到了理想设计效果。

　　神经网络论文范文二：

　　为了提高信息处理的效率与质量，本文基于卷积神经网络的应用，设计了Web前端信息处理方法。引进WebSocket技术，设计前端交互信息的实时采集;将实时采集信息转换为序列数据或图像数据，设计卷积层，使用多个卷积核对输入数据进行操作，提取信息链特征;使用信息熵评估每个信息单元的重要性，集中处理冗余信息滤波与前端信息。对比试验证明，本文设计的方法不仅提高了处理效率，而且提升了数据的准确性和一致性。

　　关键词：卷积神经网络;滤波;信息链特征;Web前端信息;WebSocket

　　中图分类号：TB 937 文献标志码：A

　　现有的Web前端信息处理主要基于手工设计的特征和规则，其在处理复杂、多变的Web信息过程中存在显著缺陷。

　　冯皓[1]利用文本生成、机器翻译以及文本分类与情感分析等系统，进行了语言理解与处理设计。但是大模型的性能取决于训练数据的质量和代表性，数据偏差可能导致模型产生有偏见的回答。赵丽丽[2]分析了机器学习如何分析大数据，并对财务信息进行快速处理与精准预测。但是数据的质量与完整性对机器学习模型的准确性具有决定性影响，数据偏差或错误可能导致预测结果不准确。

　　针对现有不足，本文将基于卷积神经网络的应用，对Web前端信息处理方法进行设计。

　　1 Web前端交互信息实时采集

　　为满足Web前端信息处理需求，引进WebSocket技术，设计前端交互信息的实时采集。在该过程中需要建立WebSocket连接，客户端(前端页面)利用JavaScript代码创建一个WebSocket对象，并指定要连接的服务器URL。客户端将连接请求发送到服务器，服务器接收到请求后建立WebSocket连接，并将确认信息返回客户端[3]。信息返回过程如公式(1)所示。

　　WebSocket连接建立后，服务器可以主动将数据推送到客户端，无须客户端发送请求。客户端接收到数据后，可以使用JavaScript代码对数据进行处理，例如解析JSON数据、更新DOM元素等[4]。该过程如公式(2)所示。

　　通过上述步骤，采集释放的资源，进行Web前端交互信息实时采集。采集的数据经过处理后送入卷积神经网络(CNN)，进行进一步分析和预测。CNN能够自动提取数据中的特征，逐步抽象出更高级别的特征表示。

　　2 基于卷积神经网络的信息链特征提取

　　基于上述内容，引入卷积神经网络(CNN)提取Web前端信息链特征。CNN属于深度学习模型，能够利用卷积层、池化层等自动提取高级特征，并将实时Web前端交互信息转为序列或图像数据，设计卷积层捕捉局部特征[5]。该过程如公式(4)所示。

　　持续执行上述步骤，即可实现基于卷积神经网络的信息链特征提取。

　　3 冗余信息滤波与前端信息集中处理

　　完成上述设计后，使用信息熵评估每个信息单元的重要性。计算每个信息单元的信息熵，并设定一个阈值，将低于该阈值的信息单元视为冗余信息，将其滤除。信息熵的计算过程如公式(7)所示。

　　4 对比试验

　　4.1 试验准备

　　本次试验选择某Web运营商为研究试点。试点拥有庞大的用户基础和广泛的服务网络，截至2024年上半年，运营服务单位移动用户规模为4.17亿户，同比增长显著，显示出其强大的市场吸引力和用户基础。其中，宽带用户为1.93亿户，千兆宽带渗透率高达27.3%。此外，试点单位在5G网络建设方面也取得了显著成果，与上游合作单位持续深化、共建共享，合力打造高质量网络，5G基站总规模超131万站。

　　该单位不仅在用户规模和网络建设上表现出色，而且在技术创新和数字化转型方面也进行了积极探索，打造出云智、训推一体的算力基础设施、全面升级的天翼云产品和生态矩阵。运营商的Web前端技术参数见表1。

　　以运营商某大型电商网站为例，在其前端页面未优化前，代码冗余、重复，导致页面加载时间长达5s以上。由代码分析工具检测可知，该页面的JavaScript和CSS文件中存在大量重复的代码块和样式定义。冗余信息不仅增加了文件的大小，而且浪费了网络带宽和用户的等待时间。

　　4.2 试验步骤

　　为了构建一个高效的Web前端信息处理测试环境，本文选择高性能的服务器或PC作为测试平台，平台需要预装最新的操作系统，以保证系统的稳定性和兼容性。基于公式(8)和公式(9)计算所得冗余信息滤波与前端信息集中的处理结果，在操作系统中安装最新的Web服务器软件，例如Apache、Nginx或IIS，这些软件能够提供稳定的Web服务，并有效支持各种Web应用运行。配置了一个高效的数据库系统，以存储和处理测试过程中产生的各种数据。此外，本文还安装并配置了前端开发工具，例如Visual Studio Code、WebStorm等，以提升前端开发效率。Web前端信息处理测试环境如图1所示。

　　根据Web前端数据的特性和任务需求，设计合适的卷积神经网络结构，可以考虑使用多层卷积层、池化层和全连接层等组件。将预处理后的数据集加载到模型中，进行训练和验证。录入的部分样本信息见表2。

　　在上述基础上，应用本文设计的方法进行Web前端信息处理。处理中，引进文献[1]提出的基于大模型的处理方法、文献[2]提出的基于机器学习的处理方法，将二者作为对照。输出3种方法的前端处理信息，对其进行检验。

　　4.3 试验结果与分析

　　对原始数据进行预处理，以消除或减少潜在的冗余和噪声。处理后的数据进行信息提取，识别并分离出其中的冗余信息和噪声信息，将处理后信息携带的冗余噪声信息条数作为检验指标，以评估前端信息处理的效果。这些冗余和噪声信息不仅占用额外的存储空间，还会影响数据的可读性和后续处理效率。因此，该指标的值越低，说明前端信息处理的效果越好，能够更有效地去除冗余和噪声信息，提高数据质量。以此为依据，统计三种方法的Web前端信息处理效果，如图2～图4所示。

　　从上述图2～图4所示的结果可以看出，应用本文方法进行Web前端信息处理，处理后的数据中携带的冗余、噪声信息极少，说明该方法的处理效果良好。而应用对比方法进行Web前端信息处理，处理后的数据中携带的冗余、噪声信息相对较多，说明对应方法的处理效果较差。

　　为了探究如何通过卷积神经网络(CNN)提升前端信息处理效率，引入关键检验指标：单位时间内该方法所能处理的信息量。这一指标直接反映了前端信息处理系统在引入CNN技术后，其处理能力和效率的提升程度，具体表现为单位时间内系统能够处理更多或更复杂的信息。在实际应用中，前端信息处理系统需要面对大量的数据输入和输出。因此，该指标的值越高，说明前端信息处理系统的性能越强，能够在更短的时间内处理更多的信息，提高系统的响应速度和用户体验。对3种方法的应用效果进行分析，见表3。

　　由表3可知，与对照组信息处理方法相比，基于卷积神经网络的处理方法在处理效率方面具有显著优势。在试验中，本文使用相同的数据集和测试环境，比较了3种方法的处理速度和处理后的数据质量。结果显示，卷积神经网络模型在单位时间内能够处理的信息量比对照方法更大，原因是卷积神经网络在特征提取和模式识别方面具有强大能力，不仅提高了处理效率，而且提升了数据的准确性和一致性。

　　5 结语

　　卷积神经网络(CNN)利用卷积层、池化层等自动学习图像、视频特征，完成分类、检测等任务。在Web前端，CNN可以应用于图像识别、用户行为分析和内容推荐，提升信息处理的准确性和效率。但是Web前端信息多样、复杂，有效提取、利用比较困难。同时，前端对计算资源和实时性要求较高，需要降低计算复杂度。本文进行了实时采集前端交互信息、提取信息链特征、滤波冗余信息和集中处理，并结合Web前端特性，探索出更高效、准确的处理方法，不仅提升了用户体验和智能化水平，而且为卷积神经网络在更广泛领域的应用提供了新的可能。