模型训练方法、网络态势预测方法、装置、设备及介质

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摘要

本发明公开了一种模型训练方法、网络态势预测方法、装置、设备及介质，包括：确定各个样本时间段的网络安全态势值；根据处理方式，对各个样本时间段的网络安全态势值进行处理，形成网络安全态势训练样本集；将网络安全态势训练样本集输入经由PSO算法优化的初始SVM模型中，获取各训练预测值与对应的实际值的误差；根据各训练预测值与对应的实际值的误差，确定训练样本集中的补丁训练样本；根据补丁训练样本，对初始SVM模型进行训练得到补丁SVM模型；根据训练样本集中的除补丁训练样本之外的剩余的正常训练样本，对初始SVM模型进行训练得到全局SVM模型。该模型训练方法训练效率较高并且训练出的SVM模型的准确性较高。

基本信息

专利标题：

模型训练方法、网络态势预测方法、装置、设备及介质

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112653680A

申请号：

CN202011474986.8

公开（公告）日：

2021-04-13

申请日：

2020-12-14

授权号：

CN112653680B

授权日：

2022-04-12

发明人：

叶明武邹晓明刘楚群钟超逸张璐娟郑兴月曾夏叶谭翠容黄青平雷雨王曦彤何溢

申请人：

广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司河源供电局

申请人地址：

广东省广州市越秀区东风东路757号

代理机构：

北京品源专利代理有限公司

代理人：

孟金喆

优先权：

CN202011474986.8

主分类号：

H04L29/06

IPC分类号：

H04L29/06 G06N20/10