參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)安全分析與研究
發(fā)布時間:2019-11-25 14:01
【摘要】:為了提高物聯(lián)網(wǎng)安全分析的精度,提出基于參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型.分析了物聯(lián)網(wǎng)安全分析算法的局限性,通過漁夫捕魚算法模擬漁夫捕魚行為對參數(shù)進行聯(lián)合優(yōu)化,建立物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型.仿真實驗結果表明,該模型可以準確找到最合理的參數(shù),提高了物聯(lián)網(wǎng)安全分析的精度,具有較好的物聯(lián)網(wǎng)安全分析實時性.
【圖文】:
Win7操作系統(tǒng),Matlab2014仿真工具箱環(huán)境下進行性能測試.選擇某物聯(lián)網(wǎng)作為測試對象,共收集到400個樣本,30%樣本作為測試樣本.作為對比,設計了參數(shù)獨立優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型,與參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型進行對比實驗.其中參數(shù)獨立優(yōu)化模型的參數(shù)為C=217.59,σ=1.793;參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型的參數(shù)為C=100.23,σ=1.259.為了盡可能體現(xiàn)模型的公平性,執(zhí)行5次實驗,統(tǒng)計的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的檢測精度和訓練時間結果如圖1和圖2所示.對圖1和圖2進行對比分析可得如下結論:(1)相對于對比模型,參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型的物聯(lián)網(wǎng)安全分析精度明顯提高,這說明物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的參數(shù)之間存在一定聯(lián)系,單獨進行優(yōu)化難以獲得最優(yōu)的物聯(lián)網(wǎng)安全分析結果.參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型克服了參數(shù)單獨優(yōu)化模型存在的缺陷,獲得了理想的物聯(lián)網(wǎng)安全分析結果.(2)參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的訓練次數(shù)大幅度減少,,這是因為參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化可以同時得到所有參數(shù)的最佳值,降低了時間復雜度,物聯(lián)網(wǎng)安全分析效率得到明顯改善,增加了物聯(lián)網(wǎng)安全分析的實時性.圖1物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的檢測精度圖2物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的訓練時間Fig.1AccuracyofsecurityanalysismodelFig.2Trainingtimeofsecurityanalysisforinternetofthingsmodelforinternetofthings4結語針對物聯(lián)網(wǎng)安全分析中的參數(shù)優(yōu)化問題,在考慮參數(shù)之間的相互作用和聯(lián)系的基礎上,提出了參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型.采
Win7操作系統(tǒng),Matlab2014仿真工具箱環(huán)境下進行性能測試.選擇某物聯(lián)網(wǎng)作為測試對象,共收集到400個樣本,30%樣本作為測試樣本.作為對比,設計了參數(shù)獨立優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型,與參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型進行對比實驗.其中參數(shù)獨立優(yōu)化模型的參數(shù)為C=217.59,σ=1.793;參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型的參數(shù)為C=100.23,σ=1.259.為了盡可能體現(xiàn)模型的公平性,執(zhí)行5次實驗,統(tǒng)計的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的檢測精度和訓練時間結果如圖1和圖2所示.對圖1和圖2進行對比分析可得如下結論:(1)相對于對比模型,參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型的物聯(lián)網(wǎng)安全分析精度明顯提高,這說明物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的參數(shù)之間存在一定聯(lián)系,單獨進行優(yōu)化難以獲得最優(yōu)的物聯(lián)網(wǎng)安全分析結果.參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型克服了參數(shù)單獨優(yōu)化模型存在的缺陷,獲得了理想的物聯(lián)網(wǎng)安全分析結果.(2)參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的訓練次數(shù)大幅度減少,這是因為參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化可以同時得到所有參數(shù)的最佳值,降低了時間復雜度,物聯(lián)網(wǎng)安全分析效率得到明顯改善,增加了物聯(lián)網(wǎng)安全分析的實時性.圖1物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的檢測精度圖2物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的訓練時間Fig.1AccuracyofsecurityanalysismodelFig.2Trainingtimeofsecurityanalysisforinternetofthingsmodelforinternetofthings4結語針對物聯(lián)網(wǎng)安全分析中的參數(shù)優(yōu)化問題,在考慮參數(shù)之間的相互作用和聯(lián)系的基礎上,提出了參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型.采
【圖文】:
Win7操作系統(tǒng),Matlab2014仿真工具箱環(huán)境下進行性能測試.選擇某物聯(lián)網(wǎng)作為測試對象,共收集到400個樣本,30%樣本作為測試樣本.作為對比,設計了參數(shù)獨立優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型,與參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型進行對比實驗.其中參數(shù)獨立優(yōu)化模型的參數(shù)為C=217.59,σ=1.793;參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型的參數(shù)為C=100.23,σ=1.259.為了盡可能體現(xiàn)模型的公平性,執(zhí)行5次實驗,統(tǒng)計的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的檢測精度和訓練時間結果如圖1和圖2所示.對圖1和圖2進行對比分析可得如下結論:(1)相對于對比模型,參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型的物聯(lián)網(wǎng)安全分析精度明顯提高,這說明物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的參數(shù)之間存在一定聯(lián)系,單獨進行優(yōu)化難以獲得最優(yōu)的物聯(lián)網(wǎng)安全分析結果.參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型克服了參數(shù)單獨優(yōu)化模型存在的缺陷,獲得了理想的物聯(lián)網(wǎng)安全分析結果.(2)參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的訓練次數(shù)大幅度減少,,這是因為參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化可以同時得到所有參數(shù)的最佳值,降低了時間復雜度,物聯(lián)網(wǎng)安全分析效率得到明顯改善,增加了物聯(lián)網(wǎng)安全分析的實時性.圖1物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的檢測精度圖2物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的訓練時間Fig.1AccuracyofsecurityanalysismodelFig.2Trainingtimeofsecurityanalysisforinternetofthingsmodelforinternetofthings4結語針對物聯(lián)網(wǎng)安全分析中的參數(shù)優(yōu)化問題,在考慮參數(shù)之間的相互作用和聯(lián)系的基礎上,提出了參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型.采
Win7操作系統(tǒng),Matlab2014仿真工具箱環(huán)境下進行性能測試.選擇某物聯(lián)網(wǎng)作為測試對象,共收集到400個樣本,30%樣本作為測試樣本.作為對比,設計了參數(shù)獨立優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型,與參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型進行對比實驗.其中參數(shù)獨立優(yōu)化模型的參數(shù)為C=217.59,σ=1.793;參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型的參數(shù)為C=100.23,σ=1.259.為了盡可能體現(xiàn)模型的公平性,執(zhí)行5次實驗,統(tǒng)計的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的檢測精度和訓練時間結果如圖1和圖2所示.對圖1和圖2進行對比分析可得如下結論:(1)相對于對比模型,參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型的物聯(lián)網(wǎng)安全分析精度明顯提高,這說明物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的參數(shù)之間存在一定聯(lián)系,單獨進行優(yōu)化難以獲得最優(yōu)的物聯(lián)網(wǎng)安全分析結果.參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化模型克服了參數(shù)單獨優(yōu)化模型存在的缺陷,獲得了理想的物聯(lián)網(wǎng)安全分析結果.(2)參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的訓練次數(shù)大幅度減少,這是因為參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化可以同時得到所有參數(shù)的最佳值,降低了時間復雜度,物聯(lián)網(wǎng)安全分析效率得到明顯改善,增加了物聯(lián)網(wǎng)安全分析的實時性.圖1物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的檢測精度圖2物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型的訓練時間Fig.1AccuracyofsecurityanalysismodelFig.2Trainingtimeofsecurityanalysisforinternetofthingsmodelforinternetofthings4結語針對物聯(lián)網(wǎng)安全分析中的參數(shù)優(yōu)化問題,在考慮參數(shù)之間的相互作用和聯(lián)系的基礎上,提出了參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化的物聯(lián)網(wǎng)安全分析模型.采
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本文編號:2565747
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