本文關(guān)鍵詞：電力信息網(wǎng)絡(luò)中差異化入侵數(shù)據(jù)挖掘方法研究

  更多相關(guān)文章： 電力信息網(wǎng)絡(luò) 入侵挖掘 數(shù)據(jù)分類 支持向量機

【摘要】：提出基于改進支持向量機算法的電力網(wǎng)絡(luò)入侵數(shù)據(jù)挖掘方法。針對電力網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中待檢測網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)采集相關(guān)數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)歸一化處理,為入侵數(shù)據(jù)挖掘模型的建立提供數(shù)據(jù)支持,建立數(shù)據(jù)挖掘模型,在傳統(tǒng)的支持向量機分類面的基礎(chǔ)上,引入雙超球隸屬度函數(shù)對挖掘模型進行求解,獲取入侵數(shù)據(jù)挖掘的最優(yōu)方案。實驗結(jié)果表明,利用改進算法對電力信息網(wǎng)絡(luò)進行差異化入侵數(shù)據(jù)的挖掘,保證電力網(wǎng)絡(luò)的安全。
【作者單位】： 銀川能源學(xué)院電力學(xué)院;國網(wǎng)寧夏電力公司;
【關(guān)鍵詞】： 電力信息網(wǎng)絡(luò) 入侵挖掘 數(shù)據(jù)分類 支持向量機
【分類號】：TP311.13;TP393.08
【正文快照】： 隨著對電力網(wǎng)絡(luò)安全性要求越來越高,電力信息網(wǎng)絡(luò)入侵數(shù)據(jù)的有效挖掘?qū)τ谙到y(tǒng)安全發(fā)揮著越來越重要的作用�，F(xiàn)階段,主流的電力網(wǎng)絡(luò)安全防護方法主要有基于免疫算法的入侵數(shù)據(jù)挖掘方法、基于模糊聚類算法的入侵數(shù)據(jù)挖掘方法和基于動態(tài)遷移分析的入侵數(shù)據(jù)挖掘方法,其中,最常用的

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 郭京;徐海燕;;基于數(shù)據(jù)敏感性的約束關(guān)聯(lián)挖掘算法[J];科技通報;2013年12期

2 解二虎;;數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵技術(shù)研究[J];科技通報;2013年12期

3 代亮;謝曉堯;;改進的量子遺傳進化激勵的快速數(shù)據(jù)分類算法[J];計算機仿真;2014年02期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 趙石磊,杜德生;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的電力系統(tǒng)負荷預(yù)測方法[J];信息技術(shù);2005年07期

2 李東暉,杜樹新,吳鐵軍;監(jiān)控污水處理過程運行狀態(tài)的加權(quán)支持向量機方法[J];化工自動化及儀表;2005年01期

3 許賀楠;添玉;黃道;;K聚類加權(quán)最小二乘支持向量機在分類中的應(yīng)用[J];華東理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2010年02期

4 唐克;張羅政;魏琪;;基于支持向量機的多分類軍事目標識別應(yīng)用[J];火力與指揮控制;2009年08期

5 朱燕飛,毛宗源,譚光興;鋅鋇白煅燒過程的LS-SVM建模仿真[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2004年11期

6 林玉榮;王強;;基于自適應(yīng)權(quán)系數(shù)核方法的超光譜圖像分類[J];紅外與激光工程;2011年12期

7 鄧家剛;劉進;覃潔萍;馮旭;侯小濤;王麗麗;;20種活血化淤中藥中14種無機元素的測定及與藥性的相關(guān)性[J];華西藥學(xué)雜志;2009年01期

8 王鈮;于新生;唐穎;劉西鋒;;圖像自動識別技術(shù)在海洋浮游生物分析中的應(yīng)用[J];海洋科學(xué);2007年10期

9 張馳;靳伍銀;劉昊;馮瑞成;;基于雙目視覺系統(tǒng)的三維目標識別研究[J];機床與液壓;2010年01期

10 杜建福,呂恬生,張亞歐;基于SVM的小型無人直升機飛行穩(wěn)定性研究[J];計算機工程與應(yīng)用;2005年24期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳廣洲;多源信息耦合的成礦預(yù)測新模型研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2010年

2 晁冰;基于支持向量機的軟件可靠性模型分類及失效分析[D];武漢大學(xué);2010年

3 姜永靜;指數(shù)矩及其在模式識別中的應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2011年

4 趙靜;電能質(zhì)量擾動信號檢測與識別算法研究[D];西南交通大學(xué);2011年

5 王金林;基于混沌時間序列和SVM的入侵檢測系統(tǒng)研究[D];天津大學(xué);2010年

6 丁萌;空間探測器著陸過程中的機器視覺關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京航空航天大學(xué);2010年

7 胡家興;基于違法數(shù)據(jù)分析的道路交通安全管理決策研究與應(yīng)用[D];大連海事大學(xué);2011年

8 黃賢源;多波束測深數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2011年

9 范昕煒;支持向量機算法的研究及其應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2003年

10 張翔;支持向量機及其在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2004年

【二級參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 黃鴻,郭巧,金璽,胡柳,宋yN斐;基于遺傳算法的足球機器人避障策略[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2003年09期

2 李翠霞;史葦杭;李占波;;一種基于密度的加權(quán)模糊均值聚類算法[J];計算機科學(xué);2012年05期

3 徐章艷,張師超,區(qū)玉明,盧景麗,劉美玲;挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則中的一種優(yōu)化的Apriori算法[J];計算機工程;2003年19期

4 馬箐;謝娟英;;基于粒計算的K-medoids聚類算法[J];計算機應(yīng)用;2012年07期

5 潘沙;馮定華;丁國昊;李樺;;CFD差分格式及限制器計算對比分析[J];計算機仿真;2009年08期

6 何娟;涂中英;牛玉剛;;一種遺傳蟻群算法的機器人路徑規(guī)劃方法[J];計算機仿真;2010年03期

7 白旭;靳志軍;;K-中心點聚類算法優(yōu)化模型的仿真研究[J];計算機仿真;2011年01期

8 陸葉;王麗珍;張曉峰;;從不確定數(shù)據(jù)集中挖掘頻繁Co-location模式[J];計算機科學(xué)與探索;2009年06期

9 汪中才;黎永碧;;基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測系統(tǒng)研究[J];科技通報;2012年08期

10 聶智軍;李儉;;基于潛在因子挖掘的電子商務(wù)交易風(fēng)險評估[J];科技通報;2013年08期

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 于泠;陳波;;入侵數(shù)據(jù)特征并行選擇算法[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2008年02期

2 黃國康;滕少華;;XML在入侵數(shù)據(jù)中的研究與應(yīng)用[J];江西師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2009年03期

3 鄧正宏;張陽;;基于核機器分類的入侵檢測數(shù)據(jù)分類方法的研究與設(shè)計[J];計算機工程與設(shè)計;2007年06期

4 遲茜;趙楠;;分類器動態(tài)集成的入侵數(shù)據(jù)流檢測算法[J];計算機工程與應(yīng)用;2009年29期

5 ;[J];;年期

6 ;[J];;年期

7 ;[J];;年期

8 ;[J];;年期

9 ;[J];;年期

10 ;[J];;年期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 薛昱春;基于主機的入侵數(shù)據(jù)包檢測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D];東南大學(xué);2006年

2 季翠翠;基于人工免疫的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)研究[D];中國石油大學(xué);2010年

，

本文編號：744179