针对当前工控系统中数据体量大、维度高的特点,提出了一种融合随机黑洞(random black hole, RBH)策略的灰狼优化(grey wolf optimization integrated random black hole, RBHGWO)算法。该方法在更新下一代灰狼位置时,模拟黑洞的吸引方式...针对当前工控系统中数据体量大、维度高的特点,提出了一种融合随机黑洞(random black hole, RBH)策略的灰狼优化(grey wolf optimization integrated random black hole, RBHGWO)算法。该方法在更新下一代灰狼位置时,模拟黑洞的吸引方式,让狼群中的个体能够更快地向着当前全局最优解移动,增强了算法的收敛速度;同时个体以随机策略被黑洞吸引,保持了算法的局部搜索能力。通过优化算法测试函数验证,RBHGWO算法与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法、随机黑洞粒子群优化(particle swarm optimization integrated random black hole, RBHPSO)算法、GWO算法和优胜劣汰的灰狼优化(survival of fitness grey wolf optimization, SFGWO)算法进行了实验对比。结果表明,RBHGWO算法具有较快的收敛速度和较好的寻优精度。同时以田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)数据集为基础进行仿真实验,结果表明该算法应用于在工控系统入侵检测的特征选择中,其收敛精度、迭代速度以及稳定性都有明显优势。展开更多
提出一种改进型状态空间系统设定,当状态变量的滞后项存在时,可以不改变变量的维度直接估计,且传统的卡尔曼滤波方法依旧有效.改进了一般状态空间模型需要增加状态变量维度才能进行估计的设定,极大地降低了计算的复杂度,扩展了模型的应...提出一种改进型状态空间系统设定,当状态变量的滞后项存在时,可以不改变变量的维度直接估计,且传统的卡尔曼滤波方法依旧有效.改进了一般状态空间模型需要增加状态变量维度才能进行估计的设定,极大地降低了计算的复杂度,扩展了模型的应用范围.此外,使用Durbin and Koopman(D-K)抽样方法对卡尔曼平滑算子进行重新估计.随后使用仿真实验,对比传统状态空间模型和改进型模型的参数估计结果与计算时长,发现改进型系统下估计结果与传统型的差距甚微,但是计算时长大幅降低且精度提升.而D-K抽样法的效率,相比传统卡尔曼平滑法也有着显著的提升.仿真结果证实了降维方法的有效性.展开更多
文摘针对当前工控系统中数据体量大、维度高的特点,提出了一种融合随机黑洞(random black hole, RBH)策略的灰狼优化(grey wolf optimization integrated random black hole, RBHGWO)算法。该方法在更新下一代灰狼位置时,模拟黑洞的吸引方式,让狼群中的个体能够更快地向着当前全局最优解移动,增强了算法的收敛速度;同时个体以随机策略被黑洞吸引,保持了算法的局部搜索能力。通过优化算法测试函数验证,RBHGWO算法与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法、随机黑洞粒子群优化(particle swarm optimization integrated random black hole, RBHPSO)算法、GWO算法和优胜劣汰的灰狼优化(survival of fitness grey wolf optimization, SFGWO)算法进行了实验对比。结果表明,RBHGWO算法具有较快的收敛速度和较好的寻优精度。同时以田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman, TE)数据集为基础进行仿真实验,结果表明该算法应用于在工控系统入侵检测的特征选择中,其收敛精度、迭代速度以及稳定性都有明显优势。
文摘提出一种改进型状态空间系统设定,当状态变量的滞后项存在时,可以不改变变量的维度直接估计,且传统的卡尔曼滤波方法依旧有效.改进了一般状态空间模型需要增加状态变量维度才能进行估计的设定,极大地降低了计算的复杂度,扩展了模型的应用范围.此外,使用Durbin and Koopman(D-K)抽样方法对卡尔曼平滑算子进行重新估计.随后使用仿真实验,对比传统状态空间模型和改进型模型的参数估计结果与计算时长,发现改进型系统下估计结果与传统型的差距甚微,但是计算时长大幅降低且精度提升.而D-K抽样法的效率,相比传统卡尔曼平滑法也有着显著的提升.仿真结果证实了降维方法的有效性.
