基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择

发布时间：2019-10-17 14:44

【摘要】：为提高网络故障诊断系统的诊断精度,节约计算资源,针对需要处理的含有大量无关或冗余特征的数据,提出了一种基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择算法.该算法采用封装器模式,以SVM的分类准确率和特征压缩比作为适应度函数来指导杂BPSO进行特征选择,将选择出的最优特征子集用于故障诊断.运用Kdd’99数据集的实验结果表明,杂交BPSO-SVM提高了诊断精度,降低了特征维数,可进一步提升网络故障诊断效果.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61201209) 全军军事类研究生课题(2011JY002-524,2012JY002-563)
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2550608