文件名称：论文研究-工业控制网络通信异常检测的改进鱼群算法优化方法.pdf
文件大小：1.66MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 14:35:07
工业控制网络, 主成分分析, 极限学习机, 异常检测, 人工鱼群算法,
针对工业控制网络中典型的攻击类型，提出一种利用深度学习预测工控网络通信异常的方法。首先，利用主成分分析方法对原始数据降维，消除原始数据集的相关性；其次，构建人工神经网络并利用万有引力搜索算法中粒子惯性质量计算思想改进的鱼群算法来优化极限学习机的输入权值和阈值。测试实验结果表明，异常检测的准确率有所提升，同时有效地缩短了检测时间，实现了利用深度学习预测工控网络通信异常的行为。