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基于电网协同业务场景的数据全链路检测研究
1
作者
谢辉
司福利
+4 位作者
张建中
郑景立
张继英
陈飞云
张沛
《兵工自动化》
北大核心
2025年第5期37-41,51,共6页
为对电网协同业务场景中的数据全链路进行入侵检测,基于深度学习设计了全连接神经网络-决策树算法。对电网协同业务场景中存在问题产生的原因进行分析,对常见的分类算法进行介绍;将深度学习中的全连接神经网络和机器学习的决策树算法进...
为对电网协同业务场景中的数据全链路进行入侵检测,基于深度学习设计了全连接神经网络-决策树算法。对电网协同业务场景中存在问题产生的原因进行分析,对常见的分类算法进行介绍;将深度学习中的全连接神经网络和机器学习的决策树算法进行结合,得到所设计的全连接神经网络-决策树入侵检测算法模型。通过在相关数据上测试,该模型在网络入侵中的检测精准率可达0.99,精度可达0.984,召回率为0.97,F_(1)分数为0.977。结果表明:该算法与同类算法相比优势突出,为电网协同业务场景中的数据全链路提供了更精准的技术支撑,对于电网规划具有重要的优化作用。
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关键词
电网协同业务
全链路
入侵检测
电网
规划
决策树
全连接神经网络
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题名
基于电网协同业务场景的数据全链路检测研究
1
作者
谢辉
司福利
张建中
郑景立
张继英
陈飞云
张沛
机构
南方电网数字电网研究院有限公司
天津弘源慧能科技有限公司
出处
《兵工自动化》
北大核心
2025年第5期37-41,51,共6页
文摘
为对电网协同业务场景中的数据全链路进行入侵检测,基于深度学习设计了全连接神经网络-决策树算法。对电网协同业务场景中存在问题产生的原因进行分析,对常见的分类算法进行介绍;将深度学习中的全连接神经网络和机器学习的决策树算法进行结合,得到所设计的全连接神经网络-决策树入侵检测算法模型。通过在相关数据上测试,该模型在网络入侵中的检测精准率可达0.99,精度可达0.984,召回率为0.97,F_(1)分数为0.977。结果表明:该算法与同类算法相比优势突出,为电网协同业务场景中的数据全链路提供了更精准的技术支撑,对于电网规划具有重要的优化作用。
关键词
电网协同业务
全链路
入侵检测
电网
规划
决策树
全连接神经网络
Keywords
power grid collaborative business
full link
intrusion detection
power grid planning
decision tree
fully connected neural network
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于电网协同业务场景的数据全链路检测研究
谢辉
司福利
张建中
郑景立
张继英
陈飞云
张沛
《兵工自动化》
北大核心
2025
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