计算机应用与软件
計算機應用與軟件
계산궤응용여연건
COMPUTER APPLICATIONS AND SOFTWARE
2014年
8期
292-294
,共3页
支持向量机回归%粒子群优化算法%网络安全态势预测%参数优化
支持嚮量機迴歸%粒子群優化算法%網絡安全態勢預測%參數優化
지지향량궤회귀%입자군우화산법%망락안전태세예측%삼수우화
Support vector machine for regression (SVR)%Particle swarm optimisation (PSO)%Network security situation prediction%Parameters optimisation
针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法.该方法将支持向量回归机(SVR)嵌入到粒子群优化算法(PSO)的适应度计算过程中,利用PSO算法的全局搜索能力来优化选取SVR的参数,在一定程度上提升了SVR的学习能力和泛化能力.仿真实验表明,通过与已有的其他预测方法作对比,该方法具有更好的预测效果.
針對網絡安全態勢感知中的態勢預測問題,提齣一種基于PSO_SVR的網絡安全態勢預測方法.該方法將支持嚮量迴歸機(SVR)嵌入到粒子群優化算法(PSO)的適應度計算過程中,利用PSO算法的全跼搜索能力來優化選取SVR的參數,在一定程度上提升瞭SVR的學習能力和汎化能力.倣真實驗錶明,通過與已有的其他預測方法作對比,該方法具有更好的預測效果.
침대망락안전태세감지중적태세예측문제,제출일충기우PSO_SVR적망락안전태세예측방법.해방법장지지향량회귀궤(SVR)감입도입자군우화산법(PSO)적괄응도계산과정중,이용PSO산법적전국수색능력래우화선취SVR적삼수,재일정정도상제승료SVR적학습능력화범화능력.방진실험표명,통과여이유적기타예측방법작대비,해방법구유경호적예측효과.
