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摘要:
当前信息安全态势评估方法存在评估结果与实际值拟合度低、容错性能差、能耗高的问题,提出基于神经网络的变电站告警信息安全态势智能评估方法.利用消除模糊区域,扩大神经网络吸引范围,实现神经网络容错性分析.采用布谷鸟算法求取构建神经网络的最优权值和阈值,通过浮点数编码方式对布谷鸟进行编码,以神经网络的总误差值越小越好为依据,设计适应度函数,基于适应度函数的确定来设置布谷鸟种群规模和发现概率.通过编码和参数设定,初始化布谷鸟算法,根据迭代寻优完成最优权值和阈值求解.将历史告警信息安全态势值序列为当作输入数据输入至利用最佳权值和阈值构建的且已经训练好的神经网络,并将神经网络容错性分析结果引入信息安全态势评估中,实现变电站告警信息安全态势智能评估.实验结果表明,该方法评估准确性和容错性好、评估能耗低.
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文献信息
篇名 基于神经网络的变电站告警信息安全态势智能评估方法
来源期刊 自动化与仪器仪表 学科 工学
关键词 神经网络 变电站 告警信息 安全态势 智能评估
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 自动化应用
研究方向 页码范围 148-151
页数 4页 分类号 TP309
字数 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.01.148
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 肖艳炜 19 66 4.0 7.0
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期刊影响力
自动化与仪器仪表
月刊
1001-9227
50-1066/TP
大16开
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
78-8
1981
chi
出版文献量(篇)
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37
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