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基于异常值的拟态裁决优化方法

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针对拟态裁决器多数一致性表决算法的优化方法,提出用异常检测的方法直接量化数据可靠性来提升表决正确率.基于异常值的表决算法,通过构建拟态系统异构执行体输出数据集和训练深度学习异常检测模型量化了执行体输出数据异常值;使用权值优化算法优化加权分配,在表决时选择最优加权结果作为表决输出结果.实验结果表明,该方法能够提升拟态裁决器的表决输出正确率,具有一定共模逃逸检测能力,提升了系统的安全性和可靠性.
Mimic ruling optimization method based on executive outliers

高振斌、贾广瑞、张文建、谭力波

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河北工业大学 电子信息工程学院,天津 300401

战略支援部队信息工程大学 信息技术研究所,郑州450002

天津市滨海新区信息技术创新中心,天津300450

拟态防御 裁决器 表决算法 深度学习 异常检测

国家核高基重大专项基金

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.08.0227

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(7)
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