基于集成学习的光纤光栅传感网络入侵行为检测 |
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引用本文: | 要丽娟,郭银芳.基于集成学习的光纤光栅传感网络入侵行为检测[J].四川激光,2023(11):147-151. |
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作者姓名: | 要丽娟 郭银芳 |
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作者单位: | 太原学院 |
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摘 要: | 针对光纤光栅传感网络结构复杂,入侵行为检测难度较高的问题,研究基于集成学习的光纤光栅传感网络入侵行为检测方法。选取支持向量机作为集成学习算法的基分类器,计算各基分类器分类光纤光栅传感网络入侵行为样本的误差率,依据基分类器的误差率确定基分类器的重要程度。利用AdaBoost集成学习算法,依据各基分类器的重要程度集成各基分类器,构建最终的集成分类器,利用所构建集成分类器,输出光纤光栅传感网络入侵行为检测结果。实验结果表明,该方法可以精准检测光纤光栅传感网络的远程入侵、拒绝服务入侵等入侵行为,数据丢弃量较低,提升了光纤光栅传感网络的通信性能。
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关 键 词: | 集成学习 光纤光栅 传感网络 入侵行为检测 AdaBoost 支持向量机 |
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