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[期刊论文] 作者：唐延强,李成海,宋亚飞,,
来源：计算机应用 年份：2021
针对网络安全态势预测模型预测精度不高、收敛较慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化极限学习机(IPSO-ELM)算法的预测方法。首先,通过改进粒子群优化(PSO)算法中的惯性权重和学习因子来实现两种参数随着迭代次数增加的自适应调整,使PSO初期搜索范围大、速度......
[期刊论文] 作者：唐延强,李成海,王坚,王亚男,曹波,
来源：电光与控制 年份：2022
针对网络安全态势预测,为提高预测的精确度和预测算法的收敛速度,提出一种改进遗传粒子群算法优化极限学习机(IGAPSO-ELM)的预测方法.首先,改进GAPSO中的惯性权重和学习因子,通过定义动态指数函数使算法在执行的不同阶段实现两种参数自适应;其次,针对GAPSO中人......
[期刊论文] 作者：唐延强, 李成海, 宋亚飞, 陈晨, 曹波,
来源：北京航空航天大学学报 年份：2020
针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题，提出一种自适应变异麻雀搜索算法（AMSSA）。首先，通过猫映射混沌序列初始化种群，增强初始种群的随机性、遍历性，提高算法的全局搜索能力；其次，引入柯西变异和Tent混沌扰动，拓展局部搜索能力，使陷入局部极值......
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