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粒子群算法优化SVM的无线网络安全状态检测方法
文献摘要：
为维护无线网络的安全,以提升无线网络的安全状态检测能力为目标,提出了基于粒子群算法优化支持向量机(SVM)的无线网络安全状态检测方法.通过分析无线网络安全状态检测的工作原理,根据无线网络入侵行为建立基于支持向量机的一对多分类器,采用改进粒子群算法获取最优支持向量机参数,并构建无线网络安全状态检测模型.实验结果表明,该方法具有良好的收敛效果和预防算法早熟的能力,平均检测时间少和检测正确率高,能够满足无线网络安全状态检测的实时性要求.
文献关键词：
粒子群算法;支持向量机;无线网络;网络入侵;分类器
中图分类号：
作者姓名：
盛剑桥;方圆;张亮;武秋阳
作者机构：
国网安徽省电力有限公司信息通信分公司(云平台运营与网络安全中心),安徽 合肥 230041
文献出处：
引用格式：
[1]盛剑桥;方圆;张亮;武秋阳-.粒子群算法优化SVM的无线网络安全状态检测方法)[J].自动化技术与应用,2022(12):55-58
A类：
B类：
算法优化,无线网络安全,安全状态检测,检测能力,优化支持向量机,网络入侵,入侵行为,行为建立,多分类器,改进粒子群算法,检测模型,收敛效果,早熟,检测时间
AB值：
0.147652
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