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摘要:
针对异构无线网络故障检测与诊断过程中,如何基于小数据量样本进行准确的故障检测与诊断模型的训练的问题,提出了基于生成对抗网络的异构无线网络故障检测与诊断算法.首先,分析了异构无线网络环境下的常见网络故障来源,通过GAN算法,在小数据量的网络故障样本的基础上,得到大量可靠数据集.然后,基于这些数据,利用极端梯度提升算法选择故障检测阶段输入参数的最优特征组合,并完成故障检测与诊断.仿真结果表明,所提算法可以实现对异构无线网络更加准确而高效的故障检测与诊断,准确率可达98.18%.
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文献信息
篇名 基于GAN的异构无线网络故障检测与诊断算法
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 异构无线网络 生成对抗网络 极端梯度提升 故障检测 故障诊断
年,卷(期) 2020,(8) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 110-119
页数 10页 分类号 TN915.81
字数 7542字 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2020165
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 朱晓荣 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室 48 207 8.0 12.0
2 张佩佩 南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
异构无线网络
生成对抗网络
极端梯度提升
故障检测
故障诊断
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
通信学报
月刊
1000-436X
11-2102/TN
大16开
北京市丰台区成寿路11号邮电出版大厦8层
2-676
1980
chi
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