【摘 要】
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为提高工业控制系统信息安全风险评估的准确性,提出基于核主成分分析(kernel principal component analy,KPCA)和灰狼算法(grey wolf optimizational gorithm,GWO)优化反向传
【机 构】
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上海电力大学自动化工程学院,上海电力大学上海发电过程智能管控工程技术研究中心,上海新华控制技术（集团）有限公司
【基金项目】
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上海市“科技创新行动计划”高新技术领域项目(18511105700,18511105800)
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为提高工业控制系统信息安全风险评估的准确性,提出基于核主成分分析(kernel principal component analy,KPCA)和灰狼算法(grey wolf optimizational gorithm,GWO)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的工业控制系统信息安全风险评估模型。即先使用KPCA法进行相关的风险因素分析,消除冗余变量,从而对神经网络的整个结构进行简化;为避免模型陷入局部解,在对BP神经网络的参数进行寻优后完成工业控制系统风险评估模型的建立,并在
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