本文關(guān)鍵詞：基于證據(jù)理論優(yōu)化的態(tài)勢預(yù)測模型

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【摘要】：針對態(tài)勢預(yù)測的多模型組合問題,提出了一種基于證據(jù)理論優(yōu)化的態(tài)勢組合預(yù)測模型。該模型首先對預(yù)測子模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲得預(yù)測子模型的性能評價與指標(biāo)權(quán)重分配;基于證據(jù)理論對多指標(biāo)的權(quán)重分配結(jié)果進(jìn)行融合,提高權(quán)重分配的精度;在預(yù)測完成后,基于指標(biāo)可信度和證據(jù)理論對指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行調(diào)整,優(yōu)化多指標(biāo)的評價能力。Matlab實驗仿真結(jié)果表明,該模型能夠依據(jù)態(tài)勢曲線的變化動態(tài)優(yōu)化組合權(quán)重,其預(yù)測精度優(yōu)于典型預(yù)測模型。
【作者單位】： 信息工程大學(xué);河南省信息安全重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 證據(jù)理論 組合預(yù)測 優(yōu)化 態(tài)勢
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展技術(shù)(863)(No.2012AA012704) 國家973重點基礎(chǔ)發(fā)展計劃(No.2011CB311801)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 1引言態(tài)勢預(yù)測是網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知的必要環(huán)節(jié),能夠檢驗安全措施的有效性,并對網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)的發(fā)展趨勢進(jìn)行事前預(yù)判、“防患于未然”。因此,態(tài)勢預(yù)測已經(jīng)成為態(tài)勢感知領(lǐng)域的研究熱點之一。當(dāng)前,態(tài)勢預(yù)測研究已取得了一定的研究成果。王慧強等人提出了基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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本文編號：750969