77、车辆自组织网络入侵检测与高安全图像隐写术方法

车辆自组织网络入侵检测与高安全图像隐写术方法

车辆自组织网络入侵检测系统

在车辆自组织网络中，保障网络安全至关重要，入侵检测系统是其中的关键部分。以下将详细介绍基于深度信念网络的入侵检测系统的构建、验证以及性能评估。

模型训练与损失定义

模型在训练过程中会接收各种输入和输出，为了评估训练效果，需要定义损失函数。损失均值的定义如下：
[Loss(Input, output) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} d(d(t_1, p_1), h_i(m))]
其中，该损失函数用于衡量模型输出与预期输出之间的差异，通过最小化损失函数，可以使模型的预测结果更加准确。

模型验证

模型训练完成后，需要进行验证以检查使用深度信念网络进行的训练是否准确。对于二进制和多类分类，验证结果由混淆矩阵给出。在训练前，需要选择分类类型。混淆矩阵是一个表格，常用于描述分类模型在一组已知真实值的测试数据上的性能。矩阵的每一行代表实际类别，每一列代表预测类别，它可以提供许多信息，如准确率、精确率、灵敏度和特异性等。

性能指标	含义
准确率	模型正确预测的样本占总样本的比例
精确率	预测为正类的样本中实际为正类的比例
灵敏度	实际为