基于双重支持向量机的网络故障诊断

摘要：

为了提高网络故障诊断模型的建立和诊断速度,提出一种双重支持向量机(Dual-SVM)算法.通过两次SVM训练确定诊断模型:第1次SVM训练通过两类样本的类中心和样本点在类中心连线方向上的投影分布情况直接确定近似最优分类面;第2次SVM训练根据第1次的训练结果选择边界样本点并计算其模糊隶属度,通过模糊SVM获得诊断模型.在DARPA数据集上的实验表明, Dual-SVM相较SVM能够获得更快的训练速度和更加简单的故障诊断模型.

关键词：网络故障诊断、支持向量机、样本选取、双重训练

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：506-510