基于GA参数优化的t-SVR网络安全风险评估方法

为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性,提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型(t-SVR)。利用遗传算法(GA)的全局搜索性,对t-SVR模型中的关键参数进行组合寻优。通过对网络安全风险数据集进行仿真,结果表明,基于GA参数优化的t-SVR评估模型已经解决了SVR存在的不足,提高了网络安全风险评估的准确率,缩短了评估时间,评估性能更加稳定。

海战场环境对反舰导弹作战效能的影响评估

针对海战场环境对导弹作战效能的影响复杂性和不确定性,论文在系统分析环境要素影响导弹战术性能的基础上,利用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和支持向量回归机(Support Vector Machine Regression,SVR)结合的方法,构建了海战场环境对反舰导弹影响力的评估模型。通过仿真实验,得到了量化结果,验证了此方法的可行性和科学性,对现代海中的指挥决策有一定参考价值。