基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法

陈虹; 王飞; 肖振久

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基于PSO_SVR的网络安全态势预测方法

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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.

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来源
《计算机应用与软件》 |2014年第8期|292-294|共3页
作者
陈虹; 王飞; 肖振久;
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作者单位

辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105;

辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105;

辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105;

中国传媒大学计算机学院北京100024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;人工智能理论;
关键词
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;

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