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摘要:
针对TD-LTE移动通信设备中故障样本,提出一种基于相似度与支持向量机( Support Vector Machine, SVM)相融合的移动通信设备故障诊断算法( Similarity Fusion Based Support Vector Machine in Communication Equipment System, SFBSVM),对移动通信设备系统建模和未标记的故障样本进行初始聚类,构造出最终分类器。算法能减少标记样本的数目,降低初选样本对分类器的影响,抑制孤立样本点对分类结果的影响。实验结果表明, SFBSVM计算简单,精度更高,准确率较高且稳定可靠。
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文献信息
篇名 TD-LTE移动通信设备故障诊断算法研究
来源期刊 无线电工程 学科 工学
关键词 故障诊断 相似度 支持向量机 移动通信设备系统
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目 信息系统与网络
研究方向 页码范围 1-3,70
页数 4页 分类号 TP311
字数 2989字 语种 中文
DOI
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 谢志军 宁波大学信息科学与工程学院 31 211 8.0 13.0
2 唐建华 宁波大学信息科学与工程学院 5 21 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
相似度
支持向量机
移动通信设备系统
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
无线电工程
月刊
1003-3106
13-1097/TN
大16开
河北省石家庄市174信箱215分箱
18-150
1971
chi
出版文献量(篇)
5453
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20875
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