基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择

• 作者: 孟相如 徐有 杨婷 温祥西
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 网络故障诊断 特征选择 杂交二值粒子群 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 页码范围: 68-71
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

为提高网络故障诊断系统的诊断精度，节约计算资源，针对需要处理的含有大量无关或冗余特征的数据，提出了一种基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择算法。该算法采用封装器模式，以SVM 的分类准确率和特征压缩比作为适应度函数来指导杂BPSO进行特征选择，将选择出的最优特征子集用于故障诊断。运用Kdd’99数据集的实验结果表明，杂交BPSO-SVM提高了诊断精度，降低了特征维数，可进一步提升网络故障诊断效果。

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	温祥西	空军工程大学信息与导航学院	46	217	9.0	13.0
3	杨婷	空军工程大学信息与导航学院	5	13	3.0	3.0
4	徐有	空军工程大学信息与导航学院	6	7	2.0	2.0