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基于粗糙集支持向量机的网络故障诊断系统

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本文针对传统网络故障知识库冗余度高和稳定性难以两全的缺陷,综合运用支持向量机方法和粗糙集理论,提出了RSvM方法,实现不一致情况下的规则获取和学习样本的净化处理.该算法具有简化样本、适应性强、容错性高等特点,能有效处理网络故障诊断中噪声或不相容的信息.由于该方法选择了比SMO更大的工作集而没有增加过多的计算,总的优化步骤减少,收敛速度也更快,平均训练速度约为SMO的两倍.实验表明,利用该方法实现的系统与同类的其他方法相比,提高了诊断准确率和诊断速度.

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来源
《2004年全国开放式分布与并行计算机学术会议(DPCS2004)》|2004年|66-68|共3页
会议地点北京
作者
李千目; 赵学龙; 游静; 刘凤玉;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类调整、测试、校验;程序设计、软件工程;
关键词
粗糙集; 支持向量机; 网络故障;

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