基于改進(jìn)麻雀算法的工控入侵檢測(cè)方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：693 K
標(biāo)簽： 麻雀搜索算法 混沌算子 動(dòng)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?jǐn)?shù)據(jù)特征集，從而提高入侵檢測(cè)性能的問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm，ISSA)和孿生支持向量機(jī)(Twin Support Vector Machine，TWSVM)的新型工控入侵檢測(cè)方法(ISSA-TWSVM)。ISSA采用立方混沌映射初始化種群并引入動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重，融合對(duì)位差分進(jìn)化策略與柯西變異算子，對(duì)當(dāng)前最優(yōu)解進(jìn)行交叉變異，從而增強(qiáng)麻雀算法全局搜索和跳出局部最優(yōu)的能力，并在基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)上證明了ISSA的優(yōu)秀性能。之后基于ISSA對(duì)工控特征子集尋優(yōu)后，約簡(jiǎn)數(shù)據(jù)特征，利用TWSVM對(duì)工控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行二分類判別。在MSU公布的工控網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)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(cè)性能。
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