基于改进麻雀算法的工控入侵检测方法
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
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標簽： 麻雀搜索算法 混沌算子 动态惯性权重
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文檔介紹：为了解决如何选取最为有效的工控入侵数据特征集，从而提高入侵检测性能的问题，提出了一种基于改进麻雀搜索算法(Improved Sparrow Search Algorithm，ISSA)和孪生支持向量机(Twin Support Vector Machine，TWSVM)的新型工控入侵检测方法(ISSA-TWSVM)。ISSA采用立方混沌映射初始化种群并引入动态惯性权重，融合对位差分进化策略与柯西变异算子，对当前最优解进行交叉变异，从而增强麻雀算法全局搜索和跳出局部最优的能力，并在基准测试函数上证明了ISSA的优秀性能。之后基于ISSA对工控特征子集寻优后，约简数据特征，利用TWSVM对工控数据进行二分类判别。在MSU公布的工控网络标准数据集上的实验结果表明，ISSA-TWSVM可以快速提取出最优特征子集，极大地提高算法检测性能。
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