基于直推式学习的网络故障诊断算法

• 作者: 卫娟 王崇科
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 直推式学习 网络故障诊断 拉普拉斯矩阵 主成分分析
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 4115-4117
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

网络故障的及时诊断能够保证日常工作、学习和生活能够正常进行,传统的基于监督式学习的诊断方法依赖于大量具有鉴别意义的样本,这在实际情况中通常难以得到满足;针对上述问题,提出了一种基于直推式学习的诊断算法;针对大规模的网络管理的特征数据,该算法利用主成分分析对特征进行降维,并利用新的度量下的特征数据来构建拉普拉斯矩阵;该矩阵能够很好地描述带检测样本和训练样本之间的关系;在此基础上,设计了基于直推式学习的目标函数,并利用拉格朗日乘子法完成了优化;实验部分证明了本算法能够在有限数目的带标签的样本的前提下获得精确的分类结果,能够显著提高网络故障诊断的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卫娟		26	30	3.0	4.0
2	王崇科		20	28	3.0	4.0