融合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的Wi-Fi室內(nèi)入侵檢測
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
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標(biāo)簽： 室內(nèi)入侵 長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 支持向量機
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文檔介紹：基于Wi-Fi感知的室內(nèi)入侵檢測系統(tǒng)是一種無需在移動實體上附加任何設(shè)備即可檢測移動實體的系統(tǒng)。針對目前檢測方法忽略復(fù)雜的幅度變化和相位變化引起的潛在影響，提出了融合長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的室內(nèi)入侵檢測新方法LSID（Long Short-Term Memory and Support Vector Machine Intrusion Detection）。LSID方法采用一種新的特征值建模方式，利用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)到時序特征并且能捕捉時序信號長期的依賴關(guān)系，將信道狀態(tài)信息真實值與長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值之差作為特征值，能更準(zhǔn)確地捕捉入侵者對信號狀態(tài)信息的影響。該檢測方法在學(xué)校實驗室環(huán)境下經(jīng)過多次實驗驗證，最終檢測準(zhǔn)確率達到99.21%，通過多組實驗比對，結(jié)果顯示LSID方法具有有效性和可行性，相比于其他入侵檢測方法準(zhǔn)確率明顯提升。
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