一种基于拟牛顿法蝙蝠算法的网络故障检测方法

发布时间：2018-03-05 12:34

  本文选题：故障检测　切入点：蝙蝠算法　出处：《微电子学与计算机》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对现有的网络系统故障检测方式存在的检测精度不高、检测收敛速度慢和易陷入局部最优问题,综合了蝙蝠算法和拟牛顿法,提出了一种基于差分进化蝙蝠算法的网络系统故障检测方法(Quasi Newton-Bat Algorithm,QN-BA).该方式通过搭建滤波模型和残差模型,结合拟牛顿法蝙蝠算法得到模型的最优解,有效地规避了现有方式存在的问题.最后通过仿真实验深入研究了影响该故障检测方法的主要因素,并对比分析了该方法与NPSO-PF(新型粒子群优化滤波算法)和LWRLR(变学习率变加权递推最小二乘算法)的性能,验证了其有效性.
[Abstract]:In order to solve the problem of low detection accuracy, slow convergence and easy to fall into local optimum, the bat algorithm and the quasi-Newton method are integrated into the existing network system fault detection methods. In this paper, a fault detection method for network system based on differential evolution bat algorithm (DEA) is proposed. The optimal solution of the model is obtained by setting up filter model and residual model and combining quasi-Newton bat algorithm with quasi Newton-Bat algorithm. The existing problems are effectively avoided. Finally, the main factors affecting the fault detection method are studied through simulation experiments. Compared with NPSO-PF (New Particle Swarm Optimization filtering algorithm) and LWRLR (variable Learning rate variable weighted Recursive least Squares) algorithm, the effectiveness of this method is verified.
【作者单位】： 萍乡学院计算机系;
【分类号】：TP393

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本文编号：1570252