基于改进TOPSIS的SDON承载电力通信业务性能指标的筛选系统

    公开(公告)号:CN115396015A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210988259.6

    申请日:2022-08-17

    Abstract: 本发明公开了基于改进TOPSIS的SDON承载电力通信业务性能指标的筛选系统,涉及承载电力通信业务性能技术领域,为了解决现有的电力通信网业务承载性能评估和优化的问题。本基于改进TOPSIS的SDON承载电力通信业务性能指标的筛选系统,分析了SDON架构下电力骨干传输网业务承载性能的需求和影响因素,初步建立了SDON电力业务承载性能评价系统,所述SDON电力业务承载性能评价系统指标体系包括网络可靠性单元指标集、业务可靠性单元指标集、业务安全性单元指标集、业务稳定性单元指标集和业务网维护情况单元指标集,通过分析各单元对重要性、合理性、独立性、客观性和针对性属性的贡献度,基于OWA‑E‑TOPSIS多属性决策方法实现指标的筛选,建立了针对SDON架构的电力骨干光传输网业务承载性能评估的指标体系。

    一种基于互信息与灰狼提升算法的网络入侵检测方法

    公开(公告)号:CN115296851A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210799416.9

    申请日:2022-07-06

    Abstract: 本发明涉及一种基于互信息与灰狼提升算法的网络入侵检测方法,属于网络安全领域。本方法提供的训练阶段通过互信息理论提取训练集中关键特征,并通过互信息大小对提取的特征进行排序。然后将这些特征作为输入加载到LSSVM模型中来训练,并采用GWB算法优化整个模型的权重参数。GWB‑LSSVM模型通过对关键特征的学习,获取最优的核函数宽度和正则化参数C。测试阶段提取测试数据的特征输入到训练好的LSSVM分类模型中,根据模型输出的类别概率分布判断分类结果正确与否,进而进行模型评估。本方法能够在模型训练阶段大大缩短模型训练时间,降低模型训练消耗和时间成本,而且本方法能够更好的实现网络流量前相关特征的选择,提升网络入侵行为检测的精度和模型收敛的速度。

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