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题名基于优化极限学习机的工业控制系统入侵检测
被引量：12
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作者
赵国新
陈志炼
魏战红
刘昱
宋非凡
郭家伟
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机构
北京石油化工学院信息工程学院
北京化工大学信息科学与技术学院
航天光华电子技术有限公司
福瑞博达(北京)自动化设备有限公司
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第3期608-613,共6页
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基金
北京市自然科学基金项目(4174089)
北京市教委科研科技计划面上基金项目(KM201610017007)。
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文摘
为解决极限学习机(ELM)随机给定输入权值和隐含层结点的阈值,导致泛化能力和精度不理想的问题,提出混合自适应量子粒子群(HAQPSO)优化算法对输入权值和隐含层结点的阈值进行参数寻优。在量子粒子群优化算法的基础上,加入差分策略和Levy飞行策略,采用自适应改变的控制方法控制收缩-扩张系数,有效避免算法的早熟,增强算法全局寻优能力,通过对典型函数的测试验证了该算法的优越性。构建基于HAQPSO优化ELM的工控入侵检测模型,将仿真结果与其它算法进行比较,HAQPSO优化后的ELM在准确率、精确率和召回率等指标上都有明显提升。
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关键词
极限学习机
量子粒子群优化算法
差分策略
Levy飞行策略
工控入侵检测
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Keywords
extreme learning machine
quantum particle swarm optimization algorithm
differential strategy
Levy flight strategy
industrial control system intrusion detection
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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