【摘 要】
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为了解决传统网络化制造系统安全检测技术检测精度低的难题,提出基于粒子群优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）的网络化制造系统安全检测方法。首先,确定网络化制造系统安全检
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为了解决传统网络化制造系统安全检测技术检测精度低的难题,提出基于粒子群优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）的网络化制造系统安全检测方法。首先,确定网络化制造系统安全检测特征,并对特征进行预处理。然后,建立基于粒子群优化最小二乘支持向量机的网络化制造系统安全检测模型。最后,通过实例证明该方法的有效性及优越性。分别采用人工神经网络、支持向量机与PSO-LSSVM方法进行对比分析,实验结果表明,PSO-LSSVM对网络化制造系统的安全检测性能优于神经网络与支持向量机的安全检测性能。
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