【摘 要】
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针对智能电网高级量测体系(AMI)与计算机网络互联通信中存在的安全威胁,提出一种基于改进在线序列简化极核极限学习机(DBN-OS-RKELM)的AMI入侵检测算法。将采集到的历史网络
【基金项目】
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甘肃省高等学校创新团队项目(2017C-09),兰州市科技局科技项目(2018-1-51)
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针对智能电网高级量测体系(AMI)与计算机网络互联通信中存在的安全威胁,提出一种基于改进在线序列简化极核极限学习机(DBN-OS-RKELM)的AMI入侵检测算法。将采集到的历史网络日志数据通过深度信念网络进行重要特征提取,并在特征学习过程中实现高维数据的低维表示以减少冗余特征,同时将当前新到达的网络日志数据添加到DBN-OS-RKELM网络中进行输出权重的实时更新,从而完成AMI入侵检测的分类。实验结果表明,与基于极限学习机和在线序列极限学习机等的入侵检测算法相比,基于DBN-OS-RKELM的入侵检测
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