典型文献
基于人工蜂群算法的电力系统网络安全风险评估模型
文献摘要：
针对电力信息系统的网络安全问题,基于人工蜂群算法文中提出了一种具有较高准确度的网络安全风险评估模型.在分析高斯过程的基础上,文中利用改进的人工蜂群算法优化与改进高斯过程的超参数,确立网络安全风险评估模型的优化方法,提出了适用于电力系统的网络安全风险评估模型.利用一定数量的测试样本与Matlab软件,对该评估模型进行了仿真与实验,从而验证该模型的有效性和适应性.相关对比结果表明,与经典优化算法相比,基于人工蜂群算法的评估模型具有更低的时间复杂度与更高的风险评估精度.
文献关键词：
电力系统;网络安全;风险评估模型;人工蜂群算法;高斯过程;贝叶斯分析;超参数;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
徐佳;贺渝镔;李润玲
作者机构：
中国南方电网云南电网昆明供电局,云南 昆明 650000;昆明东电科技有限公司网络空间安全事业部,云南 昆明 650000
文献出处：
引用格式：
[1]徐佳;贺渝镔;李润玲-.基于人工蜂群算法的电力系统网络安全风险评估模型)[J].云南电力技术,2022(05):79-82,88
A类：
B类：
人工蜂群算法,电力系统网络安全,网络安全风险,安全风险评估,风险评估模型,电力信息系统,网络安全问题,法文,高准确度,高斯过程,算法优化,优化与改进,超参数,模型的优化,Matlab,时间复杂度,贝叶斯分析
AB值：
0.20237
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