改进PSO优化RBF的网络安全态势预测研究

作者：江洋; 李成海; 魏晓辉; 李志鹏

来源：测控技术, 2018, 37(05): 56-60.

DOI：10.19708/j.ckjs.2018.05.015

• 网络安全
• 态势预测
• 粒子群
• 径向基函数
• 神经网络
• 惯性权重

针对网络安全态势预测,为了提高预测精度和预测算法的收敛速度,采用一种改进的粒子群算法(PSO)来优化径向基函数(RBF)神经网络。首先,PSO的惯性权重因子按一条开口向左的抛物线递减,在保证全局寻优的同时又增强了局部搜索能力;其次,通过权重因子的调节自动寻优,并将搜寻到的全局最优值解码成RBF的网络参数;最后,通过优化的RBF网络进行网络安全态势预测。仿真实验表明,改进后的算法能较准确地预测网络安全态势。与BP算法和RBF算法相比,本文算法在预测精度上有所提高,同时收敛速度加快,能达到更好的预测效果。

• 单位
  空军工程大学防空反导学院; 中国人民解放军第463医院