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一种基于集成学习的列车控制系统入侵检测方法 被引量:1
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作者 王浩洋 李伟 +1 位作者 彭思维 秦元庆 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2022年第5期46-53,共8页
文章提出一种基于集成学习的列车控制系统入侵检测方法,采用随机森林分类器实现一维多尺度卷积网络空间特征提取模型与自适应时间卷积网络时间特征提取模型的融合,降低网络泛化误差,提高入侵检测准确率。基于列车控制系统半实物仿真平... 文章提出一种基于集成学习的列车控制系统入侵检测方法,采用随机森林分类器实现一维多尺度卷积网络空间特征提取模型与自适应时间卷积网络时间特征提取模型的融合,降低网络泛化误差,提高入侵检测准确率。基于列车控制系统半实物仿真平台模拟的入侵检测数据集,文章对该方法进行实验评估和对比测试,结果证明,该方法更具优势。 展开更多
关键词 列车控制系统 集成学习 入侵检测 卷积神经网络 自适应计算时间
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