本文關(guān)鍵詞：基于支持向量機(jī)集成學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法

  更多相關(guān)文章： 支持向量機(jī) 二重?cái)_動(dòng) 集成學(xué)習(xí) 故障診斷

【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)多分類方法在網(wǎng)絡(luò)故障診斷中識(shí)別精度較低的問(wèn)題,提出一種基于二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)和模型二重?cái)_動(dòng)的SVM集成學(xué)習(xí)算法;通過(guò)集成學(xué)習(xí)思想提高網(wǎng)絡(luò)故障診斷的精度;在集成過(guò)程中對(duì)二叉樹(shù)結(jié)構(gòu)和核參數(shù)進(jìn)行擾動(dòng),加大個(gè)體分類器的差異度,提升了診斷模型的泛化性;在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的診斷實(shí)驗(yàn)表明,所提的方法較二叉樹(shù)等其它SVM多分類方法具有更高的診斷精度。
【作者單位】： 鎮(zhèn)江高等專科學(xué)校實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)中心;江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 支持向量機(jī) 二重?cái)_動(dòng) 集成學(xué)習(xí) 故障診斷
【基金】：江蘇省高校實(shí)驗(yàn)室研究會(huì)研究課題(JS2012-2) 江蘇省現(xiàn)代教育技術(shù)研究2010年度課題(2010-R-16866) 鎮(zhèn)江市科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(GY2012041)
【分類號(hào)】：TP393.06;TP181
【正文快照】： 0引言隨著信息技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)在人們?nèi)粘Ｉ钜约败娛轮械牡匚辉絹?lái)越重要,保證網(wǎng)絡(luò)通信的正常和可靠,成為當(dāng)前經(jīng)濟(jì)、國(guó)防和社會(huì)的迫切需求。近年來(lái),人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障診斷(network fault diagnosis,NFD)展開(kāi)了大量的研究[1-4],典型的方法有支持向量機(jī)(support vector machine,SV

【共引文獻(xiàn)】

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中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：606264