改进PSO优化RBF的网络安全态势预测研究

• 作者: 李志鹏 李成海 江洋 魏晓辉
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 态势预测 粒子群 径向基函数 神经网络 惯性权重
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 网络技术与应用
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3919字
• 语种: 中文

摘要

针对网络安全态势预测,为了提高预测精度和预测算法的收敛速度,采用一种改进的粒子群算法(PSO)来优化径向基函数(RBF)神经网络.首先,PSO的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减,在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力;其次,通过权重因子的调节自动寻优,并将搜寻到的全局最优值解码成RBF的网络参数;最后,通过优化的RBF网络进行网络安全态势预测.仿真实验表明,改进后的算法能较准确地预测网络安全态势.与BP算法和RBF算法相比,本文算法在预测精度上有所提高,同时收敛速度加快,能达到更好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李成海	空军工程大学防空反导学院	29	158	7.0	11.0
2	李志鹏	空军工程大学防空反导学院	10	23	4.0	4.0
3	江洋	空军工程大学防空反导学院	5	16	3.0	3.0
4	魏晓辉		1	4	1.0	1.0