原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对网络可生存性综合评估方法中指标权重难以确定的问题, 提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的网络可生存性综合评估方法。该方法分析了SVDD的几何意义, 采用二进制粒子群(BPSO)算法对建立的评估特征指标集进行特征选择, 将所得的特征指标集视为整体来建立SVDD分类模型, 并以测试样本点与模型的相对距离为依据评估系统的可生存性, 避免了综合评估中指标权重确定的主观性。最后通过网络实例验证了评估模型的有效性。
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文献信息
篇名 基于支持向量数据描述的网络可生存性综合评估
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 网络可生存性 综合评估 支持向量数据描述 二进制粒子群算法 特征选择 相对距离
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目 网络与通信技术
研究方向 页码范围 853-855,860
页数 4页 分类号 TP393.08
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.03.054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孟相如 空军工程大学信息与导航学院 139 731 13.0 19.0
2 陈铎龙 空军工程大学信息与导航学院 7 20 3.0 4.0
3 梁霄 空军工程大学信息与导航学院 10 42 4.0 5.0
4 庄绪春 空军工程大学信息与导航学院 20 97 5.0 9.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
网络可生存性
综合评估
支持向量数据描述
二进制粒子群算法
特征选择
相对距离
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
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