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基于IABC和聚类优化RBF神经网络的电力信息网络安全态势评估 被引量：24
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作者 肖鹏 王柯强 黄振林 《智慧电力》 北大核心 2022年第6期100-106,共7页
为提高电力信息网络安全态势评估的精度,提出一种基于改进人工蜂群(IABC)算法和密度峰值聚类(DPC)算法优化径向基函数(RBF)神经网络的电力信息网络安全态势评估方法。首先,引入改进密度峰值聚类(IDPC)算法对人工蜂群(ABC)算法的种群空... 为提高电力信息网络安全态势评估的精度,提出一种基于改进人工蜂群(IABC)算法和密度峰值聚类(DPC)算法优化径向基函数(RBF)神经网络的电力信息网络安全态势评估方法。首先,引入改进密度峰值聚类(IDPC)算法对人工蜂群(ABC)算法的种群空间多样性进行聚类分析,重新定义个体更新机制以提高算法的全局搜索能力。然后,构建分类RBF神经网络安全态势评估模型,利用IDPC算法对输入指标数据进行聚类分析,采用IABC算法对分类拓扑结构和参数学习过程进行优化,得到输入评估指标与输出安全态势值的最佳映射关系。最后,通过实例仿真证明所提方法的有效性。 展开更多
关键词 态势评估 网络安全 RBF神经网络 人工蜂群算法 密度峰值聚类 精度
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