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基于CS-CPSO与SVM融合的WSNs入侵检测算法
被引量：
3
1
作者
刘宏立
李璐
胡久松
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第9期110-112,共3页
为了提高基本粒子群优化(PSO)算法与支持向量机(SVM)融合的无线传感网络(WSNs)入侵检测算法的检测精度与收敛速度,提出了一种基于完全正弦映射混沌粒子群优化(CS-CPSO)算法与SVM融合的WSNs入侵检测算法(CS-CPSO-SVM)。采用CS-CPSO算法优...
为了提高基本粒子群优化(PSO)算法与支持向量机(SVM)融合的无线传感网络(WSNs)入侵检测算法的检测精度与收敛速度,提出了一种基于完全正弦映射混沌粒子群优化(CS-CPSO)算法与SVM融合的WSNs入侵检测算法(CS-CPSO-SVM)。采用CS-CPSO算法优化SVM参数,不仅将正弦映射混沌搜索应用于粒子群算法中初始种群与局部最优解混沌扰动的产生,且将其用于惯性权重的优化以及随机常数和学习因子的产生,并用多个初始值分别迭代生成多条混沌轨道。以KDDCUP99数据集作为实验数据,经理论分析与仿真实验表明:该方法可以有效地检测入侵行为,并具有良好的检测精度与收敛速度。
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关键词
无线传感器网络入侵检测
正弦映射
多混沌轨道
完全正弦映射混沌粒子群优化
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职称材料
基于双通道生成对抗网络的城市用电负荷缺失数据补全方法
被引量：
5
2
作者
刘志坚
陶韵旭
+2 位作者
刘航
罗灵琳
李明
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024年第17期161-170,共10页
用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,...
用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,根据负荷的周期性变化特征和时空关联性构建三阶负荷张量,并将影响负荷变化的多种外部因素构建为三阶辅助信息张量。然后,为满足两种张量的双输入需求,在生成对抗网络的输入层引入双通道机制,通过卷积与反卷积运算提取张量的特征;为提升网络对张量数据的训练效果和补全精度,将张量分解损失引入原始损失函数,并采用改进的混沌映射粒子群优化算法联合优化超参数和网络。最后,在真实负荷数据集上开展数据补全实验。结果表明,所提方法能够对随机缺失率不超过50%、连续缺失不超过3天的负荷数据进行准确补全。
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关键词
负荷数据缺失
负荷预测
三阶张量
生成对抗网络
分解损失
混沌映射粒子群优化算法
补全方法
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职称材料
一种采用CCPSO-SVM的煤与瓦斯突出预测方法
被引量：
4
3
作者
黄为勇
邵晓根
陈奎
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第11期216-220,225,共6页
为了有效地对矿井煤与瓦斯突出进行预测,提出了一种基于完全混沌粒子群优化(CCPSO)与支持向量机(SVM)的矿井煤与瓦斯突出预测方法。该方法将矿井工作面前方煤体瓦斯涌出量动态变化时间序列的多重分维谱作为特征指标,应用支持向量(SVM)...
为了有效地对矿井煤与瓦斯突出进行预测,提出了一种基于完全混沌粒子群优化(CCPSO)与支持向量机(SVM)的矿井煤与瓦斯突出预测方法。该方法将矿井工作面前方煤体瓦斯涌出量动态变化时间序列的多重分维谱作为特征指标,应用支持向量(SVM)构建预测模型,模型的参数向量由改进的完全混沌粒子群优化算法和测试集样本集分类错误率最小准则选择和优化。实验结果证明,该方法是有效的,它为煤与瓦斯突出预测提供了一种新途径。
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关键词
煤与瓦斯突出
预测
支持向量机
完全混沌粒子群优化
多重分维谱
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职称材料
题名
基于CS-CPSO与SVM融合的WSNs入侵检测算法
被引量：
3
1
作者
刘宏立
李璐
胡久松
机构
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第9期110-112,共3页
基金
中央国有资本经营预算项目(财企[2013]470号)
中央高校基本科研项目(2014-004)
+3 种基金
国家自然科学基金资助项目(61172089)
湖南省科技计划资助项目(2014WK3001
2015JC3053)
中国博士后科学基金资助项目(2014M562100)
文摘
为了提高基本粒子群优化(PSO)算法与支持向量机(SVM)融合的无线传感网络(WSNs)入侵检测算法的检测精度与收敛速度,提出了一种基于完全正弦映射混沌粒子群优化(CS-CPSO)算法与SVM融合的WSNs入侵检测算法(CS-CPSO-SVM)。采用CS-CPSO算法优化SVM参数,不仅将正弦映射混沌搜索应用于粒子群算法中初始种群与局部最优解混沌扰动的产生,且将其用于惯性权重的优化以及随机常数和学习因子的产生,并用多个初始值分别迭代生成多条混沌轨道。以KDDCUP99数据集作为实验数据,经理论分析与仿真实验表明:该方法可以有效地检测入侵行为,并具有良好的检测精度与收敛速度。
关键词
无线传感器网络入侵检测
正弦映射
多混沌轨道
完全正弦映射混沌粒子群优化
Keywords
wireless sensor networks（WSNs） intrusion detection
sine-mapping
multi
chaotic
orbit
completely sinemapping chaotic particle swarm optimization（cs-cpso）
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于双通道生成对抗网络的城市用电负荷缺失数据补全方法
被引量：
5
2
作者
刘志坚
陶韵旭
刘航
罗灵琳
李明
机构
昆明理工大学电力工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024年第17期161-170,共10页
基金
云南省基础研究计划重点项目(202301AS070055)
云南省基础研究计划青年项目(202201AU070086)
云南省基础研究计划面上项目(202401AT070356)。
文摘
用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,根据负荷的周期性变化特征和时空关联性构建三阶负荷张量,并将影响负荷变化的多种外部因素构建为三阶辅助信息张量。然后,为满足两种张量的双输入需求,在生成对抗网络的输入层引入双通道机制,通过卷积与反卷积运算提取张量的特征;为提升网络对张量数据的训练效果和补全精度,将张量分解损失引入原始损失函数,并采用改进的混沌映射粒子群优化算法联合优化超参数和网络。最后,在真实负荷数据集上开展数据补全实验。结果表明,所提方法能够对随机缺失率不超过50%、连续缺失不超过3天的负荷数据进行准确补全。
关键词
负荷数据缺失
负荷预测
三阶张量
生成对抗网络
分解损失
混沌映射粒子群优化算法
补全方法
Keywords
load data missing
load forecasting
third-order tensor
generative adversarial network
decomposition loss
chaotic
particle
swarm
optimization
algorithm
complet
ion method
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
一种采用CCPSO-SVM的煤与瓦斯突出预测方法
被引量：
4
3
作者
黄为勇
邵晓根
陈奎
机构
徐州工程学院信电工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第11期216-220,225,共6页
基金
国家自然科学基金(50534050)
江苏省高校自然科学研究计划项目(06KJD460174)资助
文摘
为了有效地对矿井煤与瓦斯突出进行预测,提出了一种基于完全混沌粒子群优化(CCPSO)与支持向量机(SVM)的矿井煤与瓦斯突出预测方法。该方法将矿井工作面前方煤体瓦斯涌出量动态变化时间序列的多重分维谱作为特征指标,应用支持向量(SVM)构建预测模型,模型的参数向量由改进的完全混沌粒子群优化算法和测试集样本集分类错误率最小准则选择和优化。实验结果证明,该方法是有效的,它为煤与瓦斯突出预测提供了一种新途径。
关键词
煤与瓦斯突出
预测
支持向量机
完全混沌粒子群优化
多重分维谱
Keywords
Coal-and-gas outburst, Forecast, Support vector machine,
complet
e
chaotic
particle
swarm
optimization
, Multbfractal dimension spectrum
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TD713 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CS-CPSO与SVM融合的WSNs入侵检测算法
刘宏立
李璐
胡久松
《传感器与微系统》
CSCD
2017
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于双通道生成对抗网络的城市用电负荷缺失数据补全方法
刘志坚
陶韵旭
刘航
罗灵琳
李明
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
一种采用CCPSO-SVM的煤与瓦斯突出预测方法
黄为勇
邵晓根
陈奎
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012
4
在线阅读
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职称材料
已选择
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