摘要
针对神经网络训练时容易陷入局部最优的问题,提出一种基于工业入侵检测模型的帝王蝶优化算法。利用帝王蝶算法(monarch butterfl y optimization,MBO)和狮群进化算法(lion pride optimization,LPO)的全局寻优和局部寻优提高网络参数的求解质量,从而提高入侵检测结果的准确率。实验在工业控制系统标准数据集进行评估,结果表明模型符合工业入侵检测标准,与其它流行算法相比较,优化后的工业入侵检测技术具有较高的检测精度和较快的收敛速度。
作者
敖然
王海涛
文萌
李鹏程
AO Ran;WANG Haitao;WEN Meng;LI Pengcheng
出处
《信息技术与信息化》
2023年第3期141-146,152,共7页
Information Technology and Informatization
