【摘 要】
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为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性，提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型（t-SVR）。利用遗传算法（GA）的全局搜索性，对t-SVR模型中的关键参数进行组
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为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性，提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型（t-SVR）。利用遗传算法（GA）的全局搜索性，对t-SVR模型中的关键参数进行组合寻优。通过对网络安全风险数据集进行仿真，结果表明，基于GA参数优化的t-SVR评估模型已经解决了SVR存在的不足，提高了网络安全风险评估的准确率，缩短了评估时间，评估性能更加稳定。
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