本文關(guān)鍵詞：小生境粒子群支持向量機的網(wǎng)絡(luò)故障診斷

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【摘要】：針對支持向量機(SVM)在網(wǎng)絡(luò)故障診斷中應(yīng)用存在的參數(shù)設(shè)置和診斷模型復(fù)雜的問題,提出一種基于小生境粒子群優(yōu)化的SVM解決方案。算法在進行參數(shù)尋優(yōu)的同時考慮支持向量個數(shù),實現(xiàn)對診斷模型復(fù)雜度的優(yōu)化,并采用小生境粒子群算法進行求解,提高算法跳出局部最優(yōu)的能力。在DARPA數(shù)據(jù)集上的實驗表明本文提出的方法能夠有效提高診斷模型的泛化性和診斷速度。
【作者單位】： 河南機電高等�？茖W(xué)校;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)故障診斷 支持向量機 小生境粒子群 支持向量數(shù)目
【基金】：河南省教育廳自然科學(xué)研究計劃基金資助項目(2011B520013)
【分類號】：TP18;TP393.06
【正文快照】： 0引言的影響從底層的接口、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議等到高層更加抽象的應(yīng)用服務(wù),由于高層網(wǎng)絡(luò)實體對低層網(wǎng)絡(luò)實體的網(wǎng)絡(luò)故障診斷[1]實質(zhì)上是一個模式識別問題,依賴性,低層次的事件必定引起高層次的告警。這以核技術(shù)和結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則為核心的機器學(xué)些特點使得對于同一事件,往往會引起數(shù)目

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本文編號：543816