【摘 要】
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为了充分利用电力信息系统中的异构数据源挖掘出电网中存在的安全威胁,本文提出了基于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)的多源日志综合特征提取方法,首先采
【机 构】
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国网山东省电力公司电力科学研究院,国网山东省电力公司经济技术研究院,国网山东省电力公司
【基金项目】
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国网山东省电力公司科技项目(520626200013)
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为了充分利用电力信息系统中的异构数据源挖掘出电网中存在的安全威胁,本文提出了基于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)的多源日志综合特征提取方法,首先采用受限玻尔兹曼机神经网络对各类日志信息进行规范化编码,随后采用对比散度快速学习方法优化网络权值,利用随机梯度上升法最大化对数似然函数对RBM模型进行训练学习,通过对规范化编码后的日志信息进行处理,实现了数据降维并得到融合后的综合特征,有效解决了日志数据异构性带来的问题.通过在电力信息系统中搭建大数据威胁预警监测实
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