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摘要:
针对电力信息网络的安全态势精确判断问题,提出一种基于机器学习的安全态势感知方法,并将其应用于实际现场环境.该方法将安全态势感知抽象为分类问题,将实际现场监测设备的记录做为数据源输入到分类器以得到感知结果.基于球向量机设计分类器,并利用量子遗传算法搜索球向量机最优训练参数以提高分类精度.基于KDD Cup 99数据集的实验和系统的实际运行情况表明,该方法在态势感知精度方面优于传统方法.
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文献信息
篇名 面向电力信息网络的安全态势感知研究
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 电力信息网络 安全态势感知 分类器 球向量机 量子遗传算法
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 智能电网技术
研究方向 页码范围 53-57
页数 5页 分类号 TP393
字数 4516字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐茹枝 华北电力大学控制与计算机工程学院 18 217 7.0 14.0
2 王宇飞 中国电力科学研究院信息通信研究所 6 65 5.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
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安全态势感知
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球向量机
量子遗传算法
研究起点
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期刊影响力
电网技术
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1000-3673
11-2410/TM
大16开
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82-604
1957
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