本文選題：和聲搜索算法 + 正則極速學(xué)習(xí)機(jī)��； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2013年11期

【摘要】：針對網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知中的態(tài)勢預(yù)測問題,提出一種基于IHS_RELM的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢預(yù)測方法。對和聲搜索算法的原理進(jìn)行了研究,在此基礎(chǔ)上提出一種改進(jìn)的和聲搜索算法。將正則極速學(xué)習(xí)機(jī)(RELM)嵌入到改進(jìn)的和聲搜索算法(IHS)的目標(biāo)函數(shù)計(jì)算過程中,利用IHS算法的全局搜索能力來優(yōu)化選取RELM的輸入權(quán)值和隱含層閾值,在一定程度上提升了RLLM的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。仿真實(shí)驗(yàn)表明,與已有的其他預(yù)測方法相比,該方法具有更好的預(yù)測效果。
[Abstract]:Aiming at the situation prediction problem in network security situation awareness, a network security situation prediction method based on IHS_RELM is proposed. The principle of harmonic search algorithm is studied, and an improved harmony search algorithm is proposed. The regular extreme learning machine (RELM) is embedded into the objective function calculation of the improved harmony search algorithm (IHS). The global search ability of the IHS algorithm is used to optimize the selection of the input weights and hidden layer thresholds of the RELM. To some extent, it improves the learning ability and generalization ability of RLLM. Simulation results show that this method has better prediction effect than other existing prediction methods.
【作者單位】： 遼寧工程技術(shù)大學(xué)軟件學(xué)院;中國傳媒大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61103199)資助
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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1 李寶s，

本文編號：1978784