闫腾飞

作品数：2被引量：27H指数：2
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供职机构：中国科学院更多>>
发文主题：单类支持向量机模态异常检测遗传算法优化遗传算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机应用研究》《小型微型计算机系统》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于遗传算法优化的OCSVM双轮廓模型异常检测算法被引量：22
《计算机应用研究》2019年第11期3361-3364,共4页闫腾飞 尚文利 赵剑明 乔枫 曾鹏 
国家重点研发计划项目(2018YFB2004200);中科院战略性先导科技专项项目(XDC02020200);国家自然科学基金面上项目(61773368);预研基金资助项目(614024201011 6Zk63001)
针对Modbus工业总线协议的特殊性及工控数据样本的不均衡性,利用单类支持向量机(OCSVM)分别构建正常OCSVM模型和异常OCSVM模型,即双轮廓模态来模拟系统通信的正常模式和异常模式,从而实现工控系统异常检测。同时将遗传算法优化自变量降...
关键词：工业控制系统 异常检测 遗传算法 单类支持向量机 双轮廓模态 
工控通信行为的自编码特征降维和双轮廓模型异常检测方法被引量：9
《小型微型计算机系统》2018年第7期1405-1409,共5页尚文利 闫腾飞 赵剑明 乔枫 曾鹏 
国家自然科学基金面上项目(61773368)资助;预研基金项目(6140242010116Zk63001)资助
针对工控网络异常行为与入侵行为的差异性,为降低漏报率和误报率并且为提高异常检测的准确率,提出基于单类支持向量机的双轮廓模型异常检测方法,模拟工控系统通讯的正常模态和异常模态,通过协同判别机制实现工控系统网络的异常检测.同时...
关键词：工业控制系统 异常检测 单类支持向量机 双轮廓模态 自编码网络 特征降维 
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