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基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择 被引量：2
1
作者 杨婷 孟相如 +1 位作者 徐有 温祥西 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第1期68-71,共4页
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... 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. 展开更多
关键词 网络故障诊断 特征选择 杂交二值粒子群 支持向量机
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