采用改进最小闭包球向量机的电力信息网络入侵检测方法

发布时间：2019-11-13 21:45

【摘要】：为降低电力信息网络入侵检测的检测误差和检测耗时,提出一种基于改进最小闭包球向量机(minimum enclosing ball vector machine,MEBVM)的入侵检测方法。该方法将入侵检测抽象成多分类问题,通过改进MEBVM对历史数据样本的训练学习来得到入侵检测模型。改进MEBVM利用最小闭包球降低检测耗时,并在训练过程中利用粒子群优化算法动态搜索MEBVM的最优训练参数以降低入侵检测模型误差。最后基于电力信息网络现场数据的实验证明,该方法与传统方法相比具有更高的检测精度和更少的检测耗时。

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2560501