基于PSO优化VIC算法的WORM蠕虫检测matlab仿真

目录

一、理论基础

二、案例背景

1.问题描述

2.思路流程

三、部分MATLAB程序

四、仿真结论分析

五、算法相关应用

六、参考文献


一、理论基础

根据参考文献:

基于PSO优化VIC算法的WORM蠕虫检测matlab仿真

 初始条件

基于PSO优化VIC算法的WORM蠕虫检测matlab仿真

计算曲率

基于PSO优化VIC算法的WORM蠕虫检测matlab仿真

角度的计算公式 

基于PSO优化VIC算法的WORM蠕虫检测matlab仿真

基于PSO优化VIC算法的WORM蠕虫检测matlab仿真    基于PSO优化VIC算法的WORM蠕虫检测matlab仿真 

那么对于坐标点,其满足如下的计算公式,

基于PSO优化VIC算法的WORM蠕虫检测matlab仿真

二、案例背景

1.问题描述

       给定一组初始值,构造出虚拟图。初始值就是如下图图一 x0, y0, θ(0)那行,给出曲线的初始点和初始角度,构造出曲线。曲线中的current point x的坐标可以由θ(s)求出,θ(s)可以由初始值求出。 如下图一所示 K(s)是一条曲线的曲率,用傅里叶级数表达然后求出角θ(s),这样,这条曲线就被描绘出来了,然后用这条曲线构造一个virtual object,如图二所示。 这个object 是曲线以半径r外扩得到的长条形曲面,如图所示。

基于PSO优化VIC算法的WORM蠕虫检测matlab仿真

2.思路流程

      本课题我们主要通过VIC算法检测得到曲线的中线,然后根据这个中线进行扩展,得到光滑曲线体,本课题的这个研究过程和实际的蠕虫建模方法非常的接近,这是由于光滑曲线体和蠕虫的建模,他们都是通过中线检测进行的。此外,本课题还对传统的VIC算法进行了改进,通过使用PSO粒子群优化算法,从而大大提供的光滑曲线的建模精度。

      通过PSO粒子群优化算法,对原有的VIC算法进行参数进行优化,从而得到更高精度的虚拟曲线的建模。通过仿真对比可知,采用优化算法之后的虚拟曲线,其精度比原算法的精度提高了10倍以上。

三、部分MATLAB程序

VIC算法部分:

来源:fpga和matlab

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