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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
1
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。
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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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题名
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
1
作者
王浩洋
李伟
彭思维
秦元庆
机构
华
中
科技大学人工智能与自动化学院
华
中
科技大学图像信息处理与智能控制教育部
重点
实验室
中
车
株洲
电力机车
有限公司智能网络研发部
中车株洲大功率交流传动电力机车系统集成国家重点实验室
出处
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2022年第5期46-53,共8页
基金
国家自然科学基金[61873103]。
文摘
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。
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
Keywords
train control system
ensemble learning
intrusion detection
convolutional neural network
adaptive computation time
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于集成学习的列车控制系统入侵检测方法
王浩洋
李伟
彭思维
秦元庆
《信息网络安全》
CSCD
北大核心
2022
1
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