基于改进蝙蝠算法的工业控制系统入侵检测

• 作者: 李金乐 王华忠 陈冬青
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 改进蝙蝠算法 最优解分布 差分进化算法 支持向量机 工业控制系统 入侵检测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 662-668
• 页数: 7页
• 分类号: TP309
• 字数: 5424字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.2017.05.010

摘要

针对蝙蝠算法(BA)易陷入局部极小的缺点,提出了两点改进:(1)在蝙蝠位置更新时考虑了当前局部最优解分布对算法的影响;(2)将差分进化算法(DE)中的变异操作迁移到蝙蝠算法中,采用随机性变异的方式增加了种群多样性,提升了算法局部搜索能力,并通过典型测试函数验证了本文算法的优越性.将该算法用于工业控制系统(ICS)入侵检测中支持向量机(SVM)分类器的参数优化,使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究.结果表明,与DE、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等优化算法相比,其优化的SVM入侵检测模型在检测率、漏报率和误报率等指标上都有显著提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王华忠	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	50	886	15.0	29.0
2	陈冬青		6	93	5.0	6.0
3	李金乐	华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室	1	8	1.0	1.0