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101.
基于支持向量机和云模型的网络健康状态评估 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了支持向量机分类方法的几何意义,结合健康评估问题的定义提出了一种基于支持向量机的网络健康评估方法.将健康评估转化为分类问题,以点到健康分类边界的距离为评估参数从整体上评价网络健康状况,降低了主观因素对网络评估的影响.采用云模型实现了健康度与评语域之间的不确定性映射,更符合评估的实际情况.基于opnet的仿真实验结果表明了该方法的可行性. 相似文献
102.
为了利用不断积累的网络样本提高故障诊断效能,针对标准支持向量机不直接支持增量学习的问题,提出一种边界偏转覆盖增量支持向量机. 根据违背Karush Kuhn Tucker条件的新增样本在特征空间中可引起原分类边界改变的情况,设计边界偏转覆盖算法预选支持向量再生区作为增量训练工作集,解决了难以确定的非支持向量向支持向量的转化问题. 理论分析和实验结果表明,该方法能有效简化训练工作集,在保证故障诊断精度的同时大幅度提高增量训练效率. 相似文献
103.
104.
105.
针对现有TCP类组播拥塞控制机制不具有速率平滑性、往返时间(RTT)公平性以及在高速环境中传输效率低的问题,提出一种基于种群生态理论的自适应高速组播拥塞控制机制。该机制在每个接收端实现瓶颈链路带宽和背景流速率的测量,并将这两个测量值用于种群生态模型中以计算期望服务速率,然后使用一种简单的反馈抑制机制选取期望服务速率最小的接收端作为代表,该代表将其期望服务速率反馈给源端控制发送速率。仿真结果表明新机制发送速率平滑,具有RTT公平性,在低速网络和高速网络中都能与单播流公平共享带宽资源。 相似文献
106.
107.
108.
对突发毁伤条件下的网络性能进行实时监测,获取其动态变化曲线;在此基础上,首先依据网络业务的服务质量( QoS)要求,科学设定性能参量的上、下QoS边界值;其次构建网络可生存性的评价指标体系,分析了评价指标与网络性能参量之间的映射关系,并给出指标量化算法;最后结合突发事件的威胁度,对网络总体可生存性进行综合评价,实例分析表明,评价指标的计算过程较好避免了人为主观因素的影响,其评估结果更为客观、有效。 相似文献
109.
提出了一种基于减法聚类-自适应模糊神经网络(ANFIS)的网络故障诊断建模方法。减法聚类算法生成初始模糊推理系统,ANFIS建立网络故障诊断原始模型,应用混合算法对模糊规则的参数进行训练并建立最终的模型。仿真实验表明基于减法聚类-ANFIS的建模方法是有效的;通过仿真结果比较,减法聚类-ANFIS的网络故障诊断能力及收敛速度均优于BP神经网络,更适合作为网络故障诊断模型。 相似文献
110.
本文采用改进双线性变换,以一种新型双二次节为基块进行开关电流(SI)带通滤波器的设计。这种双二次节是用本文提出的双抽样方式SI改进型通用积分器构成的。文中介绍了耦合二次节型全极点及有限传输零点带通滤波器的设计方法。用该方法设计的SI滤波电路具有较好的高频特性,并能保持无源原型的低灵敏度特点。文中给出了Chebyshev和Elliptic带通滤波器设计的实例。 相似文献