《表5 预测精度等级表：一种网络安全态势自适应预测模型》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
依据c值与P值，对照预测精度等级表（如表5所示），若模型预测结果为1级预测精度或2级预测精度，则不需增加误差状态划分数量；否则误差状态划分数量为n+1。
| 图表编号 | XD00174784500 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.06.20 |
| 作者 | 杨宏宇、张旭高 |
| 绘制单位 | 中国民航大学计算机科学与技术学院、中国民航大学计算机科学与技术学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 预测数据分析表：一种基于SA-SOA-BP神经网络的网络安全态势预测算法》2020.10.01
- 《表3 精准度对照表：一种基于SA-SOA-BP神经网络的网络安全态势预测算法》2020.10.01
- 《表8 矿业安全生产态势预测模型对比》2021.01.25
- 《表5 模型精度影响因素：基于自回归求积移动平均的制动器温度预测方法》2020.11.01
- 《表1 云安全态势等级表：深度信念网络在云安全态势预测中的应用》2020.06.01
- 《表3 的评语支持度表：一种网络安全态势自适应预测模型》2020.06.20
- 《表2 评语区间表：一种网络安全态势自适应预测模型》2020.06.20
- 《表6 各模型预测误差表：基于自适应鲸鱼优化算法结合Elman神经网络的股市收盘价预测算法》2020.05.10
- 《表2 检测与预测数据：基于自适应神经网络的时序数据n步预测算法》2019.10.31
- 《表5 实验结果数据对比：基于自适应神经网络的时序数据n步预测算法》2019.10.31
- 《表1 训练数据：基于自适应神经网络的时序数据n步预测算法》2019.10.31
- 《表1 网络安全态势预测模型分类及相关文献》2019.07.10
- 《表1 仿真数据集：不确定航迹自适应预测模型》2019.05.25
- 《表2 混淆矩阵表：面向心血管疾病的自适应模块化神经网络预测模型》2019.01.01
- 《表1 信息属性表：面向心血管疾病的自适应模块化神经网络预测模型》2019.01.01
- 《表2 各服务器误差：基于自适应遗传算法和BP神经网络的云服务器请求量预测模型》2019.04.10
- 《表1 气动参数初值：一种适用于火星气动捕获的自适应预测制导算法》2019.04.01
- 《表5 预测模型评价结果：XGBoost在卫星网络协调态势预测中的应用》2019.12.01
- 《表6：风险等级对应：一种空管信息安全态势评估模型的设计与仿真》2019.11.15
- 《表4：风险影响等级划分：一种空管信息安全态势评估模型的设计与仿真》2019.11.15