杨婷
- 作品数：5 被引量：9H指数：2
- 供职机构：空军工程大学信息与导航学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士研究生创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 面向弹性路由层生成的网络拓扑评价与优化方法被引量：3
- 2014年
- 针对弹性路由层重路由技术在不同应用需求下的适用性问题及本身存在的路径次优问题,提出了一种面向弹性路由层的网络拓扑评价方法以及原拓扑结构优化方法。在介绍弹性路由层相关理论背景的基础上,给出了其规范的矩阵表述方式,提出了3个从不同角度反映生成的弹性路由层性能的评估指标,为了对原拓扑结构进行优化设计,提出了评判弹性路由层生成潜力的原全拓扑评估指标,基于此给出了面向弹性路由层生成的原拓扑结构优化方法。仿真结果表明,评估指标可以客观地评判出弹性路由层在不同情况下的适用程度,而优化的原拓扑结构能够以较少的资源满足应用需求,且很大程度上克服了路径次优问题。
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- 关键词：网络拓扑
- 一种CDRWPCA网络故障特征提取算法被引量：1
- 2013年
- 针对主元成分分析(PCA)在网络故障特征提取过程中可能丢失分类信息的问题,提出了一种中心距离比值加权主元成分分析(CDRWPCA)算法。算法计算样本每维特征的中心距离比值来衡量特征间的差异,并根据特征差异构造权重因子,对更具有鉴别性的特征赋予更大的权重,得到加权数据集;然后对加权数据集运用PCA进行特征提取后将提取后的数据集送入支持向量机(SVM)验证算法的有效性。算法相比较与PCA算法增加了时间复杂度,但相对于PCA算法本身的时间复杂度,增加不多。在网络故障诊断中的实验结果表明算法能在提取特征维数更少的情况下,提高了故障识别率。
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- 关键词：特征提取
- 基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择被引量：2
- 2014年
- 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.
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- 关键词：网络故障诊断支持向量机
- 基于Fisher类内散度的支持向量机分类面修正方法
- 2013年
- 针对支持向量机（SVM）训练不平衡样本数据产生最优分类面的偏移会降低分类模型泛化性的问题，提出一种基于Fisher类内散度平均分布比的分类面修正方法。对样本数据进行SVM训练后获得分类面的法向量；通过计算两类样本在该法向量方向上的Fisher类内散度来评价这两类样本的分布情况；依据类内散度综合考虑样本个数所得到的平均分布比重新修正最优分类面的位置。在benchmarks数据集上的实验结果说明该方法能够提高SVM分类模型在处理不均衡数据集时对于少数类的识别率，从而有助于提高模型的泛化性。
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- 关键词：支持向量机不平衡数据
- 基于免疫遗传算法的网络故障定位方法研究被引量：3
- 2013年
- 针对网络故障特点,提出了一种新的网络故障定位方法。该方法通过在现有二分图故障传播模型中加入虚假的故障因素,建立不确定性二分图故障模型。在此模型的基础上,把观测告警寻找疑似故障源的过程归纳为0-1规划的最小化问题,然后通过启发式思想,结合免疫遗传进化算法进行求解,有效解决了故障定位准确性低而时间复杂度较高的问题。通过仿真实验测试,证明了基于免疫遗传算法的故障定位方法具有较高的准确性和更快的诊断定位速度,适用于网络规模较大时的场景。
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- 关键词：网络故障定位二分图
