【摘 要】
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针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法.对和声搜索算法的原理进行了研究,在此基础上提出一种改进的和声搜索算法.将正则极速学
【机 构】
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辽宁工程技术大学软件学院,中国传媒大学计算机学院
【基金项目】
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本文受国家自然科学基金（61103199）资助.
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针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法.对和声搜索算法的原理进行了研究,在此基础上提出一种改进的和声搜索算法.将正则极速学习机（RELM）嵌入到改进的和声搜索算法（IHS）的目标函数计算过程中,利用IHS算法的全局搜索能力来优化选取RELM的输入权值和隐合层阈值,在一定程度上提升了RLLM的学习能力和泛化能力.仿真实验表明,与已有的其他预测方法相比,该方法具有更好的预测效果.
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