基于SVM分类的指控系统网络健康评估研究

摘要：

在指控系统网络维修保障中,针对健康评估过程中主观性强、实时性不高等问题,为减弱人为因素影响,通过分析支持向量机分类的几何意义,将指控网络健康评估问题转化为分类问题.采用优化的样本支持向量机对样本点进行选择优化,从而使样本分类速度和分类性能得到提升.在定量分析到定性健康状态描述的对应关系中,通过云模型实现不确定信息的转换.实验结果表明,由改进的指控网络模型得到的仿真结果与实际情况较为符合,分类性能较高.

关键词：指控网络、健康评估、支持向量机、快速分类、优化样本、云模型

所属期刊栏目：43

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家部委项目

在线出版日期：2017-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：316-321