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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于改进二进制模拟退火算法的网络入侵检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119766570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510019958.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权基于改进二进制模拟退火算法的网络入侵检测方法是由罗亚飞;戴铭;邓杨芳;罗嘉玮;黄晨;张武;陈锐瀚设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进二进制模拟退火算法的网络入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改进二进制模拟退火算法的网络入侵检测方法，包括：步骤S1，获取入侵检测数据集，并对入侵检测数据集进行预处理；步骤S2，通过Sigmoid传递函数将模拟退火算法转换为二进制形式，并根据Metropolis准则,设置初始温度，以及添加多邻域解生成机制，形成改进的二进制模拟退火算法，筛选出数据集中的关键特征；步骤S3，将筛选出的特征组合被输入至改进的网络入侵检测模型中，并使用TPE优化算法对改进的网络入侵检测分类模型的参数寻优，执行最终的入侵检测与分类。本发明解决了数据集样本分布不均及数据样本难度差异问题，从而实现高效准确的网络攻击检测。

本发明授权基于改进二进制模拟退火算法的网络入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进二进制模拟退火算法的网络入侵检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取入侵检测数据集，并对入侵检测数据集进行预处理； 步骤S2，通过Sigmoid传递函数将模拟退火算法转换为二进制形式，并根据Metropolis准则,设置初始温度，以及添加多邻域解生成机制，形成改进的二进制模拟退火算法，筛选出数据集中的关键特征； 步骤S3，将筛选出的特征组合被输入至改进的网络入侵检测模型中，并使用TPE优化算法对改进的网络入侵检测分类模型的参数寻优，执行最终的入侵检测与分类； 所述步骤S2中，模拟退火算法模拟物理退火过程中温度逐渐降低的过程，逐步探索解空间并趋向全局最优解，在搜索过程中，算法以一定概率接受能量增大的解，防止陷入局部最优解，随着温度降低，接受概率逐渐减小，模拟退火的算法步骤如下： 初始化:设定初始参数,包括初始温度T0、外循环次数L1、内循环次数L2和终止温度Tmin，以及降温系数α； 解的扰动与接受准则:随机选择初始解Xold，对其进行扰动得到新解Xnew，计算两者的能量值或目标函数值，并通过Metropolis准则决定是否接受新解接受概率P为： 式中，T为温度，EXnew为新解Xnew对应的目标函数值，EXold为初始解Xold对应的目标函数值； 降温方式：采用等比降温策略，该策略控制温度逐步降低的速率，使得算法在初期能够探索较大的解空间，而在后期逐渐集中搜索最优解，公式如下： Tk+1＝α·Tk； 式中，α为降温系数，取值范围在0到1之间，Tk+1为第k+1次外循环时的温度，Tk为第k次外循环时的温度； 终止条件：当温度降低至预设的终止温度Tmin或达到最大外循环次数L1时，算法停止并输出当前解，否则，继续执行扰动操作和接受准则； 采用Sigmoid传递函数，将模拟退火算法转换为二进制形式，相应的传递函数表达式： 式中，yki,jt为在迭代第t次时维度k中第i,j位置的值，i，j代表解空间中的位置； 为将其映射到离散空间，对应的更新公式为： 则，模拟退火过程的改进过程为： 根据Metropolis准则,设置初始温度为： 式中，P为一个常数，用于调整初始温度的大小，EXmax和EXmin分别为算法运行开始时在解空间内随机选取的N个可行解所对应目标函数值的最大值、最小值，EXmax、EXmin和EXaverage计算公式如下： 式中，EXaverage为算法运行开始时在解空间内随机选取的N个可行解所对应目标函数值的平均值，Si为在算法初始化时，在解空间中随机生成的第i个可行解的目标函数值； 改进Metropolis准则，对于不同规模的组合优化问题,EXnew-EXold的值与当前的T值可能存在数量级差异的情况,从而导致P值过大或过小,从而影响算法的运行时间和寻优能力，即，令: 其中， 多邻域解生成机制，假设当前解为xt＝x1,x2,…,xn，其中xi∈{0,1}表示特征是否被选择，生成邻域解的过程如下： xneighbor＝xt⊕d； 式中，⊕表示元素异或操作，d是随机生成的特征翻转位向量，由Sigmoid函数离散化，翻转的特征数量k是随机选择的，取值范围为k∈[1,C5]，C是数据集的特征数量； 进而完成改进的二进制模拟退火算法，筛选出数据集中的关键特征。

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