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基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测算法 被引量:1
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作者 顾伟 任勇军 《计算机与数字工程》 2021年第9期1743-1746,1871,共5页
深度Q-学习算法常用于检测社会网络平台上的僵尸攻击。但是Q-学习算法的收敛慢。为此,提出基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测(Deep Q-Learning and Particle Swarm Optimization-based Bot Detection,DQL-PSO)算法。DQL-PSO算法引... 深度Q-学习算法常用于检测社会网络平台上的僵尸攻击。但是Q-学习算法的收敛慢。为此,提出基于深度Q-学习和粒子群优化的僵尸检测(Deep Q-Learning and Particle Swarm Optimization-based Bot Detection,DQL-PSO)算法。DQL-PSO算法引用粒子群优化算法提高Q-学习算法性能,进而获取最优的学习动作序列。将学习动作序列作为粒子的位置;将状态转换概率转换成粒子速度,进而利用粒子群优化算法提升Q-学习算法性能。仿真结果表明,提出的DQL-PSO算法提高了僵尸检测的准确率,并提升了收敛速度。 展开更多
关键词 Q-学习 粒子群 僵尸 准确 重回率
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