混合采样算法在电网假数据入侵检测上的应用
Modern Electronics Technique（2022）
Abstract
针对电网的入侵检测是一项不平衡学习任务,非平衡的电网数据导致机器学习在检测时会偏向于将假数据识别为正常数据,提出用混合采样算法SMOTE+IHT对数据样本集预处理的方法.该方法在数据预处理方面,首次将过采样SMOTE算法和用概率决策进行欠采样的IHT算法相结合,不仅避免出现过拟合和欠拟合的现象,还有效减少了噪声数据的产生,数据处理后再用集成学习模型对虚假数据进行检测并对集成模型的超参数进行贝叶斯调参.经测试,所提出的混合采样算法对电网数据的利用达到最大化,进而提高电网假数据检测的准确率,在数据处理领域具有一定的应用和借鉴价值.
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