| 基于改進麻雀算法的工控入侵檢測方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大?。?span>693 K | |
| 標簽： 麻雀搜索算法 混沌算子 動態(tài)慣性權(quán)重 | |
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| 文檔介紹：為了解決如何選取最為有效的工控入侵數(shù)據(jù)特征集，從而提高入侵檢測性能的問題，提出了一種基于改進麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm，ISSA)和孿生支持向量機(Twin Support Vector Machine，TWSVM)的新型工控入侵檢測方法(ISSA-TWSVM)。ISSA采用立方混沌映射初始化種群并引入動態(tài)慣性權(quán)重，融合對位差分進化策略與柯西變異算子，對當前最優(yōu)解進行交叉變異，從而增強麻雀算法全局搜索和跳出局部最優(yōu)的能力，并在基準測試函數(shù)上證明了ISSA的優(yōu)秀性能。之后基于ISSA對工控特征子集尋優(yōu)后，約簡數(shù)據(jù)特征，利用TWSVM對工控數(shù)據(jù)進行二分類判別。在MSU公布的工控網(wǎng)絡(luò)標準數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，ISSA-TWSVM可以快速提取出最優(yōu)特征子集，極大地提高算法檢測性能。 | |
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