基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維優(yōu)化算法研究

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摘要：基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維優(yōu)化安全優(yōu)化算法，分析了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)安全優(yōu)化算法，得出以下結(jié)論：在網(wǎng)絡(luò)安全情況預(yù)測(cè)中，預(yù)測(cè)模型基于粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑向基函數(shù)（ Radial Basis Function，RBF），粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在信息量較低時(shí)運(yùn)行速度快，高精度有利于粒子群 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。（剩余5488字）