小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

发布时间：2017-07-15 12:15

  本文关键词：小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

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【摘要】：针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。
【作者单位】： 河南机电高等专科学校;
【关键词】： 网络故障诊断 支持向量机 小生境粒子群 支持向量数目
【基金】：河南省教育厅自然科学研究计划基金资助项目(2011B520013)
【分类号】：TP18;TP393.06
【正文快照】： 0引言的影响从底层的接口、网络协议等到高层更加抽象的应用服务,由于高层网络实体对低层网络实体的网络故障诊断[1]实质上是一个模式识别问题,依赖性,低层次的事件必定引起高层次的告警。这以核技术和结构风险最小化原则为核心的机器学些特点使得对于同一事件,往往会引起数目

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本文编号：543816