本文選題：網絡故障診斷 + 支持向量機　； 參考：《控制與決策》2013年04期

【摘要】：為了提高網絡故障診斷模型的建立和診斷速度,提出一種雙重支持向量機(Dual-SVM)算法.通過兩次SVM訓練確定診斷模型:第1次SVM訓練通過兩類樣本的類中心和樣本點在類中心連線方向上的投影分布情況直接確定近似最優(yōu)分類面;第2次SVM訓練根據第1次的訓練結果選擇邊界樣本點并計算其模糊隸屬度,通過模糊SVM獲得診斷模型.在DARPA數(shù)據集上的實驗表明,Dual-SVM相較SVM能夠獲得更快的訓練速度和更加簡單的故障診斷模型.
[Abstract]:A dual support vector machine (Dual-SVM) algorithm is proposed to improve the network fault diagnosis model and diagnosis speed. The diagnosis model is determined by two SVM trainings: the first SVM training determines the approximate optimal classification surface directly through the projection distribution of the class center of two kinds of samples and the sample points in the direction of the cluster center line; According to the results of the first training, the second SVM training selects the boundary sample points and calculates its fuzzy membership degree, and obtains the diagnosis model by fuzzy SVM. Experiments on DARPA dataset show that Dual-SVM can obtain faster training speed and simpler fault diagnosis model than SVM.
【作者單位】： 空軍工程大學信息與導航學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61003252) 全軍軍事學研究生課題(2011JY002-524) 空軍工程大學創(chuàng)新基金項目(201105)
【分類號】：TP393.06;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2071994