基于云模型的网络对抗效能评估

网络对抗效能评估是是一个多层次、多指标的决策问题。针对网络效能评估的复杂性,运用云模型对其进行了研究,提出基于云模型的网络对抗效能评估模型。建立了网络对抗效能评估指标体系,给出了运用云模型进行效能评估的详细算法,利用云模型对其进行了评估。     

基于GWO-SVM岩爆分级预测模型

引入灰狼算法（GWO）优化支持向量机(SVM)模型，构建GWO-SVM岩爆分级预测模型。选取围岩最大切向应力、岩石单轴抗压强度、岩石单轴抗拉强度等，组成3种不同的输入指标组合，构建岩爆分级预测指标体系。将153组岩爆案例作为数据集输入4种模型进行训练、测试，比较不同输入组合下模型的预测效果。结果表明：GWO-SVM比标准SVM模型预测准确率提升7.41%～18.52%，在输入指标组合2下，GWO-SVM模型预测准确率最高达92.59%，基于GWOSVM的岩爆分级预测方法优于其他方法。