一种基于组合核稀疏自编码器的数据特征提取方法及系统
申请号:CN202411831647
申请日期:2024-12-12
公开号:CN119853963A
公开日期:2025-04-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于组合核稀疏自编码器的数据特征提取方法及系统,涉及网络通信安全检测技术领域。获取第一数据集和第二数据集后,构造组合核函数获取第三数据集,再利用第三数据集训练稀疏自编码器,更新参数获得权值矩阵和稀疏代价函数,再构建目标函数并求解,并基于自适应遗传算法优化参数,通过自适应遗传算法的迭代方法对组合核稀疏自编码器的目标函数进行优化,不断交叉、变异,求最优解,获得降维结果。本发明结合核技术和稀疏自编码器,充分利用数据的非线性结构和高维特性,从而实现对网络安全数据特征的高效提取和降维处理,提高了特征提取的有效性,增强了模型的鲁棒性和准确性,提升了网络安全数据分析和处理的能力。
技术关键词
数据特征提取方法
遗传算法优化参数
组合核函数
高维数据空间
网络通信
多项式核函数
径向基核函数
OSI七层模型
主机
重构误差
网络安全数据
上存储计算机程序
稀疏编码器
更新网络参数
非线性结构