[发明专利]一种基于改进XGBoost算法的数据中台入侵分类检测方法在审
| 申请号： | 202210022604.0 | 申请日： | 2022-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN114372529A | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 傅敏杰;李思纤 | 申请（专利权）人： | 国网上海市电力公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 石家庄知住优创知识产权代理事务所(普通合伙) 13131 | 代理人： | 王丽巧 |
| 地址： | 200122 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进XGBoost算法的数据中台入侵分类检测方法，涉及数据中台入侵分类检测技术领域。该基于改进XGBoost算法的数据中台入侵分类检测方法包括XGB‑DNN模型设计以及算法，所述XGB‑DNN模型设计包括以下步骤：输入、输出。所述XGB‑DNN模型是由XGBoost和DNN所构成的组合模型。使用XGBoost算法进行特征选择。XGBoost算法是采用分步前向加性模型，只不过在每次迭代中生成弱学习器后不再需要计算一个系数，算法通过优化结构化损失函数，通过加入正则项的损失函数，起到降低过拟合的风险，来实现弱学习器的生成。XGBoost算法没有采用搜索算法，而是直接利用了损失函数的一阶导数和二阶导数值，并通过预排序、加权分位数等技术来大大提高算法的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 xgboost 算法 数据 入侵 分类 检测 方法 | ||
【主权项】：
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