優(yōu)化隨機森林模型的工控網(wǎng)絡(luò)異常檢測
沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報
頁數(shù): 9 2024-03-15
摘要: 針對現(xiàn)有Modbus TCP協(xié)議的異常檢測效率和準(zhǔn)確率低的問題,提出了一種基于混合鯨魚算法優(yōu)化的隨機森林異常檢測模型。該模型將柯西變異和自適應(yīng)動態(tài)慣性權(quán)重相結(jié)合,利用柯西變異算子增加種群多樣性,避免算法陷入局部最優(yōu);引用自適應(yīng)動態(tài)慣性權(quán)重因子提高種群的全局搜索能力,使算法的收斂速度加快。仿真實驗結(jié)果表明,該模型相較于其他分類算法有著更高的準(zhǔn)確率和較強的適應(yīng)性,證明了模型在實際應(yīng)... (共9頁)