基于优化ELM的信息物理融合系统入侵检测

摘要：

针对带权正则化极限学习机(WRELM)性能受随机初始值、数据不平衡及离群点影响大的问题,提出基于局部距离的带权正则极限学习机(LDWRELM),提高对不平衡数据集与离群点的抗干扰能力,使用改进的头脑风暴优化算法(MBSO)对LDWRELM的初始权重阈值进行联合优化.MBSO在头脑风暴优化算法(BSO)的基础上对个体更新与变异策略进行改进,在典型函数上验证了该改进对全局寻优能力与收敛速度的提升.构建基于MBSO优化的LDWRELM信息物理融合系统(CPS)入侵检测模型,将仿真结果与其它算法进行比较,验证了MBSO-LDWRELM算法有效提高了准确率,降低了误报率与检测时间.

关键词：信息物理融合系统;头脑风暴优化算法;带权正则化极限学习机;入侵检测;全局寻优

所属期刊栏目：43

分类号：TP393.08(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61873068

在线出版日期：2022-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：9-17