基于QPSO-LSSVM的网络通信负载状态识别系统设计

• 作者: 刘才铭 罗尚平
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: QPSO-LSSVM 网络通信 负载状态 状态识别 系统设计 实验分析
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 81-83,89
• 页数: 4页
• 分类号: TN711-34|TP872
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.18.019

摘要

基于PSO-LSSVM识别网络通信负载状态识别时,粒子群算法(PSO)容易陷入局部最优解,文中采用全局搜索性能优的量子粒子群算法(QPSO)与最小二乘支持向量机模型(LSSVM)结合设计网络通信负载状态识别系统.该系统硬件主要包括WinPcap数据采集模块、SPI通信接口电路、负载识别模块,WinPcap数据采集模块捕获、转换网络通信负载状态原始数据包存储在电子标签中,SPI通信接口电路负责P89LPC932与MF RC522的数据传输,负载识别模块的MF RC522读取电子标签中的网络状态数据,基于QPSO-LSSVM识别网络通信的负载状态;软件部分采用QPSO优化LSSVM,将最优粒子作为LSSVM的参数,构建最优LSSVM识别网络通信负载状态.仿真结果显示:该系统识别网络通信负载状态稳定性强、效率高,为监测网络通信负载状态提供一种可靠方式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗尚平	乐山师范学院计算机科学学院	10	4	1.0	1.0
2	刘才铭	乐山师范学院计算机科学学院	27	42	3.0	4.0