构建船舶通信网络干扰信息特征识别矩阵，选取干扰信息瞬时特征指标，提取特征信息。采用单极Sigmoid函数神经网络构建船舶通信网络干扰信息识别模型，将所提取瞬时特征作为模型输入，采用权值直接确定法确定隐层与输出层间的权值，输出大数据资源调度下船舶通信网络干扰信息识别结果。研究结果显示该方法有较好的识别效果，能够提升通信信息的安全性与传输效率。
Construct the characteristic recognition matrix of ship communication network interference information, select the instantaneous characteristic index of interference information, and extract characteristic information. The unipolar Sigmoid function neural network is used to construct the ship communication network interference information identification model, and the extracted instantaneous features are used as the input of the model. The weights between the hidden layer and the output layer are determined by the direct weight determination method, and the results of ship communication network interference information identification under the scheduling of big data resources are output. The results show that this method has a good recognition effect and can improve the security and transmission efficiency of communication information.
2022,44(14): 133-136 收稿日期：2022-01-21
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.14.028
分类号：TP393
基金项目：湖南省社会科学成果评审委员会课题资助项目（XSP20YBC417）；湖南省职业院校教育教学改革研究资助项目（ZJGB2019021）；湖南省教育厅科学研究资助项目（18C1333）
作者简介：谭韶生(1980-)，男，硕士，副教授，研究方向为软件工程
参考文献：
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