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電子發燒友網>電子資料下載>工控技術>基于自適應變異的工控入侵優化算法

基于自適應變異的工控入侵優化算法

2021-05-13 | pdf | 1.32 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  在工業控制系統(工控)與互聯網技術深度融合的背景下,有效檢測系統是否受到入侵威脅成為保障工控安全的關鍵。根據工控網絡數據高維性和非線性的特點,應用 Fisher分值和核主成分分析法對網絡數據進行預處理,針對支持向量機參數尋優過程中標準粒子群優化算法易陷亼局部最優的冋題,提出基于自適應變異的粒子群優化算法 SVPSO,進而構建系統入侵檢測模型。在標準數據集上的仿真結果表明,與BP神經網絡、K最近鄰、隨機森林和樸素貝葉斯算法相比,基于 SVPSO算法構建的檢測模型性能較優,檢測精度達到98.75%,而誤報率僅為1.22%。

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