杨政
- 作品数：3 被引量：23H指数：1
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于累加PSO-SVM的网络安全态势预测模型被引量：23
- 2015年
- 在网络安全态势感知系统中,态势预测是关键的环节。为了保证及提高态势预测的精度,结合粒子群算法的寻优性能好和支持向量机的预测准确的优势,提出了一种在数据累加预处理基础上的PSO-SVM预测模型。此模型利用将原始序列累加,弱化了原始序列中的不规则扰动影响,增强了序列的规律性的特点,与粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)相结合,更好地发挥预测精度高的优势,更能保证预测精度。通过仿真实验检验此模型的有效性,并与PSO-SVM预测模型的结果进行对比,验证了其预测精度的优越性。
- 陈善学杨政朱江李方伟
- 关键词：网络安全支持向量机粒子群算法
- 认知无线网络频谱感知和接入决策联合的优化方法
- 本发明涉及认知无线电网络频谱优化领域，提供认知无线网络频谱感知和接入决策联合的优化方法，次用户通过可能获得的吞吐量大小决定是否参与感知；决定参与感知的次用户进行频谱感知，获得本地感知结果，并根据似然比大小的顺序将本地感知...
- 李方伟袁迎慧朱江刘帆张佳佳杨政杨浩磊韩超
- 文献传递
- 认知无线网络频谱感知和接入决策联合的优化方法
- 本发明涉及认知无线电网络频谱优化领域，提供认知无线网络频谱感知和接入决策联合的优化方法，次用户通过可能获得的吞吐量大小决定是否参与感知；决定参与感知的次用户进行频谱感知，获得本地感知结果，并根据似然比大小的顺序将本地感知...
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