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基于优化极限学习机的工业控制系统入侵检测 认领 被引量:3
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作者 赵国新 陈志炼 +3 位作者 魏战红 刘昱 宋非凡 郭家伟 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期608-613,共6页
为解决极限学习机(ELM)随机给定输入权值和隐含层结点的阈值,导致泛化能力和精度不理想的问题,提出混合自适应量子粒子群(HAQPSO)优化算法对输入权值和隐含层结点的阈值进行参数寻优。在量子粒子群优化算法的基础上,加入差分策略和Levy... 为解决极限学习机(ELM)随机给定输入权值和隐含层结点的阈值,导致泛化能力和精度不理想的问题,提出混合自适应量子粒子群(HAQPSO)优化算法对输入权值和隐含层结点的阈值进行参数寻优。在量子粒子群优化算法的基础上,加入差分策略和Levy飞行策略,采用自适应改变的控制方法控制收缩-扩张系数,有效避免算法的早熟,增强算法全局寻优能力,通过对典型函数的测试验证了该算法的优越性。构建基于HAQPSO优化ELM的工控入侵检测模型,将仿真结果与其它算法进行比较,HAQPSO优化后的ELM在准确率、精确率和召回率等指标上都有明显提升。 展开更多
关键词 极限学习机 量子粒子群优化算法 差分策略 Levy飞行策略 工控入侵检测
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