基于PSOGSA前向神经网络的石化控制系统入侵检测

• 作者: 刘才 徐文星 景邵星 王万红 王芳 赵国新
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 神经网络 优化 算法 粒子群优化 引力搜索算法 工业控制系统
• 年，卷（期）: 2018,（z2）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 350-357
• 页数: 8页
• 分类号: TP309|TP393.08|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20181244

摘要

针对日趋严峻的石化行业工业控制系统(ICS)安全形势,提出一种基于粒子群优化(PSO)和万有引力搜索算法(GSA)的前向神经网络(FNNPSOGSA),用于解决其中的入侵检测问题.分别利用GSA的全局寻优能力和PSO快速局部收敛优势,提出了一种基于PSO和GSA的混合算法PSOGSA,并将其用于前向神经网络(FNNs)的训练.通过多组基准测试数据集,将FNNPSOGSA预测结果同FNNPSO、FNNGSA和参考文献中改进的FRGNN(K-NN)和FRGNN(Naive Bayes)预测结果相比较,验证了PSOGSA在训练FNNs中是可行的,并且FNNPSOGSA具有更高的预测准确率和更强的泛化能力.更进一步,对工控入侵检测标准数据集的仿真结果表明其在工控系统入侵检测中的可行性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐文星	北京石油化工学院信息工程学院	16	42	4.0	5.0
2	王万红	北京石油化工学院信息工程学院	3	12	2.0	3.0
3	赵国新	北京石油化工学院信息工程学院	23	30	3.0	4.0
4	刘才	北京石油化工学院化学工程学院	5	8	2.0	2.0
5	王芳	北京石油化工学院信息工程学院	2	3	1.0	1.0
6	景邵星	北京石油化工学院信息工程学院	1	1	1.0	1.0