【摘 要】
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可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增
【机 构】
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哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院,哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202458,61403109);黑龙江省自然科学基金(F2017021)
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可生存系统安全态势的形势日趋严峻,增强生存性的前提是识别出目标系统的生存态势,该文构建了一种基于生存簇识别和预测的生存态势感知模型。首先,对生存态势数据采用Ward增强聚类法实现不同服务等级生存簇的分类和识别;其次,使用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型预测目标系统生存态势的未来趋势,并对预测结果进行了残差修正;最后,结合事前识别和事后预测实现了对可生存系统生存态势的感知。仿真实验表明,该模型具有良好识别效果和较高的预测准确度。
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