郭爱玲
- 作品数：7 被引量：27H指数：3
- 供职机构：华北电力大学电气与电子工程学院更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于区间层次分析法的网络安全风险评估被引量：9
- 2009年
- 针对网络风险评估过程中存在的复杂性和影响因素的不确定性,提出基于区间层次分析法的网络安全风险评估方法。该方法通过用区间数代替具体值对传统层次分析法进行改进,合理地处理了决策因素的不确定性和专家判断的模糊性,增强了对网络安全风险评估结果的可信度。详细介绍了区间层次分析法的具体步骤。实例计算表明,所提出的方法是一种更加科学的、更加客观的网络安全风险评估的方法。
- 高会生郭爱玲于晓东
- 关键词：网络安全风险评估
- 基于模糊理论的电力通信网络有效性研究被引量：1
- 2008年
- 随着测控技术的电子化和信息化的发展,通信网络的有效性直接关系着网络的业务水平。由于网络设备发生故障不仅仅是由一些随即不确定性因素造成的,而且还有一些是模糊不确定性因素引起的。用模糊数表示网络设备的MTBF和MTTR,给出了串联系统、并联系统等典型通信系统的有效性模型,并通过算例验证了基于该模型进行有效性分析的可操作性。分析了典型电力通信系统的有效性模型,对电力通信系统的有效性评估提供了依据,并为完善电网有效性评估方法提供了帮助。
- 于晓东高会生郭爱玲
- 关键词：模糊数隶属函数
- 基于SVM的电力通信网安全风险评估系统被引量：1
- 2008年
- 文章介绍了风险评估工具的发展,分析了SVM的分类原理,以Microsoft VC++6.0作为开发工具,设计了电力通信网安全风险评估系统,该系统不仅实现了与LIBSVM同等的评估效果,而且大大缩短了评估所花费的时间和费用,具有一定的推广意义。
- 杨鲁发郭爱玲
- 关键词：支持向量机电力通信网风险评估
- SVM和ANN在网络安全风险评估中的比较研究被引量：3
- 2008年
- 支持向量机和人工神经网络是人工智能方法的两个分支,详细介绍了支持向量机和人工神经网络原理。建立了网络安全评估指标体系,将支持向量机和人工神经网络同时应用于网络安全风险评估的过程中,通过实例比较了两者的评估效果,结果表明了支持向量机在小样本情况下分类正确率普遍高于人工神经网络,具有较好的分类能力和泛化能力;同时在训练时间上也有绝对的优势。实践证实了支持向量机用于网络安全风险评估的有效性和优越性。
- 高会生郭爱玲
- 关键词：支持向量机人工神经网络网络安全风险评估
- 组合核函数SVM在网络安全风险评估中的应用被引量：9
- 2009年
- 核函数是SVM的关键技术,核函数的选择将影响着支持向量机的学习能力和泛化能力。各个普通核函数各有利弊,在分析各个普通核函数的基础上,采用了一种新的组合核函数,它既具有很好的泛化能力,也具有很好的学习能力,并将其构造的支持向量机应用到网络安全的风险评估中,与普通核函数构造的支持向量机的评估效果进行比较。结果表明组合核函数支持向量机不仅提高了分类速度,而且具有较高的分类精度。
- 高会生郭爱玲
- 关键词：支持向量机组合核函数网络安全风险评估
- RBF-SVM在电力通信网光纤保护通道风险评估的应用被引量：4
- 2008年
- 支持向量机是最近几年发展起来的一种新的智能学习方法,以RBF为核函数的支持向量机在实际应用中表现出良好的学习性能,被广泛的应用到模式识别中,其参数C和σ对SVM的性能起决定性作用。文中阐述了SVM原理,给出了RBF-SVM的性能随参数变化的规律,并得到了参数C和σ对SVM支持向量个数和测试样本错分率的影响曲线图。最后,通过采用不同核函数的SVM对电力通信网光纤保护通道进行风险评估,比较其评估性能,同时验证了RBF-SVM性能的优势。
- 高会生郭爱玲于晓东靳玮玮
- 关键词：核函数电力通信网风险评估
- 基于支持向量机的网络安全风险评估
- 随着网络技术的发展和应用，网络安全问题日益突出，对网络进行风险评估，是解决网络安全问题首要的一步。探讨风险评估新方法的研究，逐渐成为该领域的研究热点。支持向量机是一种新的人工智能学习方法，具有结构简单、适应性强、全局优化...
- 郭爱玲
- 关键词：支持向量机网络安全风险评估多分类算法人工神经网络
- 文献传递
