【摘要】：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷其實(shí)質(zhì)為一種模式識(shí)別問(wèn)題，系統(tǒng)中分類(lèi)機(jī)的構(gòu)造在網(wǎng)絡(luò)故障診斷問(wèn)題中至關(guān)重要。支撐向量機(jī)（Support Vector Machine-SVM）以其出色的非線性分類(lèi)能力及良好的泛化性能在分類(lèi)問(wèn)題中取得了良好的分類(lèi)效果。鑒于此，SVM及其改進(jìn)算法在網(wǎng)絡(luò)故障診斷中得到了較為廣泛的應(yīng)用。 SVM算法使用時(shí)，需要設(shè)定由軟間隔分類(lèi)所需的規(guī)則化參數(shù)C和高斯核函數(shù)的高斯寬度（σ）。通常，參數(shù)（C, σ）的選取對(duì)分類(lèi)機(jī)的性能影響較大。以往參數(shù)（C, σ）的設(shè)定主要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)給定或?qū)嶒?yàn)窮舉，但此法帶有一定的不確定性和隨機(jī)性。本文將優(yōu)化理論中的遺傳算法應(yīng)用于SVM的參數(shù)尋優(yōu)，將標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法改進(jìn)為一種荷爾蒙調(diào)節(jié)的自適應(yīng)遺傳算法（Hormone Modulation Genetic Algorithm-HMGA），以得到最優(yōu)參數(shù)（C, σ）。 集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learning）方法，可將多個(gè)SVM分類(lèi)機(jī)進(jìn)行集成，利用組合決策分類(lèi)來(lái)提高分類(lèi)的準(zhǔn)確率。多重提升（MultiBoost-MB）算法將經(jīng)典算法自適應(yīng)提升（Adaptive Boost-AB）與袋裝（Bagging）算法進(jìn)行統(tǒng)一構(gòu)造，分別利用AB具有較強(qiáng)減小偏差（Bias）的能力和Bagging較強(qiáng)減小方差的能力降低分類(lèi)誤差。 為提高網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)中分類(lèi)機(jī)的分類(lèi)準(zhǔn)確率、減小分類(lèi)誤差，本文提出了一種基于多重提升的荷爾蒙調(diào)節(jié)遺傳支撐向量機(jī)方法——MHSVM（MultiBoost HormoneModulation Genetic Algorithm SVM—MHSVM）。將經(jīng)過(guò)HMGA參數(shù)優(yōu)化后的SVM分類(lèi)機(jī)作為基分類(lèi)機(jī)（Based Learner），，再利用MB算法組合多個(gè)基分類(lèi)機(jī)進(jìn)行共同決策的方法來(lái)提高分類(lèi)機(jī)的準(zhǔn)確率。最后，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的可行性與在分類(lèi)準(zhǔn)確率方面的性能優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位授予單位】：河北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2543043