基于SVM的网络故障诊断专家系统的设计应用

被引：5

作者：

许志 ^{[1
]}

李航 ^{[1
]}

李爰媛 ^{[2
]}

机构：

[1] 空军工程大学工程学院

[2] 空军工程大学电讯工程学院

来源：

关键词：

网络故障诊断; 专家系统; 支持向量机; 预处理;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP182 [专家系统、知识工程];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

现有的网络故障诊断系统多是基于专家系统的,在实时性和诊断精确度等方面有一定的缺陷。将SVM融入其中,充分利用其较强的学习能力和快速、精准的诊断优势,设计了新的网络故障方案,并应用于小样本故障数据的实测中,在相当程度上增强了专家系统的诊断能力,验证了该方案的可行性和有效性。

引用

页码：71 / 73

页数：3

共 4 条

[1] 基于支持向量基的网络应用层故障检测系统
李千目
许满武
张宏
刘凤玉
[J]. 系统仿真学报, 2006, (07) : 1806 - 1809
[2] 基于SVM的故障诊断在网管平台中的应用
李爰媛
孟相如
张立
[J]. 计算机应用, 2007, (10) : 2414 - 2416
[3] Libsvm:a library for support vector machines. CHANG CHIH-CHUN,LIN CHIH-JEN. http://www.csie.ntu.edu.tw/～cjlin/libsvm . 2005
[4] A tutorial on support vector machines for pattern rec-ognition. Burges C J C. Data Mining and Knowledge Discovery . 1998