1、算法与神经网络算法相结合应用于测试数据集的异常分类结果如表所示。表数据表明，元启发式算法优化了神经网络算法的异常识别效率。表中的时间列是具有十倍交叉验证的测试数据的执行时间。表证明，算法的计算效率最优，其执行时间为的。算法精度最佳，具有精度。因此，更快的算法是算法。如果采样等待时间小于网络等待时间的平均值，则为操作选择算法。如果采样等待时间大于网络等待时间的平均值，则选择精度更高的算法。表不同优化算法的准变电站异常网络流量检测运用神经网络算法的研究发电与发电厂论文算法的有效性，实验选择了种高精度的分类算法。该算法用于对测试数据集中所有种类型的数据流量的分类。算法的实现采用数据挖掘套件实现。对数据集中的特征进行归化处理后得到结果。使用十倍交。

2、完成。被认为是算法的主要指导者变电站异常网络流量检测运用神经网络算法的研究发电与发电厂论文，崔宝才基于改进神经网络网络异常检测方法现代电子技术，章杜锡，谢宏，李力基于神经网络的变电站异常网络流量识别信息技术，。该阶段的模型如下D⃗C⃗⋅X⃗−X⃗X⃗X⃗−A⃗⋅D⃗其中，A⃗和C⃗为系数向量X⃗为猎物的位置向量X⃗为每只狼的位置向量为迭代次数。两个向量A⃗和C⃗的计算如下A⃗α⃗⋅r⃗−α⃗C⃗r⃗α⃗的分量在连续的迭代中被线性化，和是区间，内的随机向量。当猎物被狼包围并停止时，狼领导的入侵就开始了。这个过程的建模是通波分析的网络流量异常检测方法计算机科学，张嘉誉，章坚民，杨才明，等基于信息物理融合的智能变电站过程层网络异常流量检测电力系。

3、，章杜锡，谢宏，李力基于神经网络的变电站异常网络流量识别信息技术，。表异常数据类别仿真实验是在台配备英特尔酷睿的电脑上实现的。为了验证该算法的有效性，实验选择了种高常检测对准确性和效率的不同要求。仿真实验结果表明，采用神经网络算法和算法向结合的算法框架能够准确高效地识别变电站网络中的异常数据流量。参考文献王跃，朱军基于深度学习的海上风电场网络异常检测船舶工程，杜臻，马立鹏，孙国梓种基于小波分析的网络流量异常检测方法计算机科学，张嘉誉，章坚民，杨才明，等基于信息物理融合的智能变电站过程层网络异常流量检测电力系统自动化，琚安康，郭渊博，李涛，等基于网络通信异常识别的多步攻击检测方法通信学报，陈冠衡，苏金树基于的参数如表所示。表算法参数将元启发。

4、主要活动，其余的计算方法为−其中，是输出数量是使用第个样本时第个输入单元的预期输出是第个输入的实际输出。的性能基于所有测试样本的平均值进行评估。平均值的计算方法如下所示−其中，是被测样本数是输出数是第个样本时第个输入单元的输出是第个样本作为输入时第个输入单元的实际输较。如果延迟大于平均延迟，则算法的检测时间比检测精度更重要。因此，选择了速度更快精度更低的算法，否则，将选择速度较慢但更精确的算法。算法流程图如图所示。图算法模块的流程图灰狼优化算法是种受自然启发的元启发式算法。图显示了优化算法的流程如图所示。图算法的流程图是种基于种群的算法。该算法使用和种类型的灰狼来模拟领导层，在领导层中实现了搜寻猎物包围猎物和攻击猎物个主要步骤。优化由和狼。

5、入侵检测框架。文献提出了种用于智能电网保护的模糊入侵检测系统。文献提出了种基于半马尔可夫过程的智能电网抵抗各种入侵可靠性建模系统。文献提出了种针对电力行业网络的模糊安全风险评估方法。文献提出了种用于保护智能电网中网络的多属性。文献提出了系统中的框架，该框架可确保系统在网络攻击期间内性能下降最小。表异常数据类别仿真实验是在台配备英特尔酷睿的电脑上实现的。为了验证该传感技术学报，陈万志，唐雨，张静工业控制网络通信异常检测的改进鱼群算法优化方法计算机应用研究曾建华种基于核的网络流量异常检测算法计算机应用与软件，唐彰国，李焕洲，张健基于组合神经网络的启发式工控系统异常检测模型川大学学报自然科学版，崔宝才基于改进神经网络网络异常检测方法现代电子技术。

6、验证对算法进行了训练和评估。训练数据集被分成十份，每次迭代份用于训练，份用于评估。本实验主要采用了精确度准确度和召回率个评价指标。精确度是每个类别中正确分类的样本数量与该类别中分类的样本总数之比。召回率是将实例正确分类到实例总数的数量。种算法在测试数据集上对异常数据进行分类测试的归化结果如表所常数据流量识别直是研究热点。文献讨论了和智能电网技术中的网络安全问题。文献介绍了系统面临的异常以及发现这些异常的方法。该研究表明异常数据流量对系统的威胁通常有流量分析数据破坏信息泄漏违反授权陷阱门后门清除拦截更改等。这些攻击的目的主要是非法访问服务器。在计算机网络中，主要使用入侵检测算法来收集和分析网络活动的数据流量，以监视网络系统的运行状态和检测异。

7、自动化，琚安康，郭渊博，李涛，等基于网络通信异常识别的多步攻击检测方法通信学报，陈冠衡，苏金树基于深度神经网络的异常流量检测算法信息网络安全，耿焕同，周山胜，韩伟民，等基于自适应进化策略的算法计算机工程与设计，朱海波，张勇基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法南京理工大学学报，晏福，徐建中，李奉书混沌灰狼优化算法训练多层感知行时间为的。算法精度最佳，具有精度。因此，更快的算法是算法。如果采样等待时间小于网络等待时间的平均值，则为操作选择算法。如果采样等待时间大于网络等待时间的平均值，则选择精度更高的算法。表不同优化算法的准确度和运行时间对比通过上述实验结果可以得出结论，如果要考虑检测精度，则对于变电站网络的入侵检测系统，算法具有最高的异。

8、算法控制工程，顾晓勇，李光辉基于的数据流异常检测算法传感技术学报，彭能松，张维纬，张育钊，等基于时间序列数据的无线传感器网络的异常检测方法确度和运行时间对比通过上述实验结果可以得出结论，如果要考虑检测精度，则对于变电站网络的入侵检测系统，算法具有最高的异常检测精度如果需要最快速地实现恶意数据流量地检测，则算法具有最少的异常检测时间。结束语作为电力控制系统的重要基础设施，变电站的控制网络所面临的最重要的问题是安全性和可靠性。为此本文研究了用于检测变电站网络中异常数据流量的元启发式算法。为了兼顾异常检测的准确性和效率，所设计的入侵检测算法采用模块化设计，通过继承算法模块和算法模块来满足异，将数据降维和元启发式算法与神经网络相结合。为了选择与神。

9、检测精度如果需要最快速地实现恶意数据流量地检测，则算法具有最少的异常检测时间。结束语作为电力控制系统的重要基础设施，表测试数据集的异常数据分类结果对实验数据集使用不同异常分类算法进行异常识别的结果表明，基于神经网络的异常识别算法具有最高的识别精度和召回率。因此，本文选择基于神经网络的辨识算法作为主要的异常检测算法。为了提高神经网络算法的性能，将数据降维和元启发式算法与神经网络相结合。为了选择与神经网络相结合的最佳算法，在数据集上对不同元启发式优化算法和数据降维算法进行对比测试。如前所述，元启发式算法能够提高神经网络的训练效率。为了验证该框架在变电站网络异常识别中的有效性，将如下的种元的恶意网络活动。文献提出了个结合网络的物理协议和行为特征。

10、归化处理后得到结果。使用十倍交叉验证对算法进行了训练和评估。训练数据集被分成十份，每次迭代份用于训练，份用于评估。本实验主要采用了精确度准确度和召回率个评价指标。精确度是每个类别中正确分类的样本数量与该类别中分类的样本总数之比。召回率是将实例正确分类到实例总数的数量。种算法在测试数据集上对异常数据进行分类测试的归化结果如表所示。相关研究变电站网络中的异深度神经网络的异常流量检测算法信息网络安全，耿焕同，周山胜，韩伟民，等基于自适应进化策略的算法计算机工程与设计，朱海波，张勇基于差分进化与优胜劣汰策略的灰狼优化算法南京理工大学学报，晏福，徐建中，李奉书混沌灰狼优化算法训练多层感知器电子与信息学报，陶勇，沈济南基于自适应差分进化策略的多目标进。

11、网络相结合的最佳算法，在数据集上对不同元启发式优化算法和数据降维算法进行对比测试。如前所述，元启发式算法能够提高神经网络的训练效率。为了验证该框架在变电站网络异常识别中的有效性，将如下的种元启发式算法进行了性能比较基于生物地理学的优化算法基于种群的增量学习算法粒子群优化算法蚁群优化算法进化策略算法，。为了研究元启发式算法在数据集上的准确性，使用了十倍交叉验证。实验中元启发式算法所选择变电站异常网络流量检测运用神经网络算法的研究发电与发电厂论文都是他们的追随者。该阶段的模型如下D⃗C⃗⋅X⃗−X⃗X⃗X⃗−A⃗⋅D⃗其中，A⃗和C⃗为系数向量X⃗为猎物的位置向量X⃗为每只狼的位置向量为迭代次数。两个向量A⃗和C⃗的计算如下A⃗α⃗⋅r⃗−α。

12、数据流量。许多使用机器学习算法来检测数据流量的行为模式，以便检测异常会远离猎物。算法要求所有的狼根据和的位置更新其位置。搜索过程与攻击完全相反。在寻找猎物时，为了追踪猎物，狼会从各个方向跑开A⃗。在追踪猎物后，狼在攻击阶段会相互靠近A⃗。变电站异常网络流量检测运用神经网络算法的研究发电与发电厂论文。表测试数据集的异常数据分类结果对实验数据集使用不同异常分类算法进行异常识别的结果表明，基于神经网络的异常识别算法具有最高的识别精度和召回率。因此，本文选择基于神经网络的辨识算法作为主要的异常检测算法。为了提高神经网络算法的性能精度的分类算法。该算法用于对测试数据集中所有种类型的数据流量的分类。算法的实现采用数据挖掘套件实现。对数据集中的特征进行。

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