基于自适应质心距投影HSVMs的网络故障识别.pdf

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1、基于自适应质心距投影HSVMs的网络故障识别张立孟相如温祥西空军工程大学电讯工程学院，西安710077摘要:为了处理有限样本条件下的多类网络故障识别问题，提出了一种自适应质心距投影层次支持向量机。针对层次支持向量机固有的误差积累现象，该方法通过定义特征空间样本质心距投影度量类别离散程度，依据类别可分性优化偏态层次树结构;并设计基于自适应惩罚因子的补偿算法，修正由不平衡数据引起的分类超平面倾斜。实验结果表明，该方法具有较好的识别效果和效率，能够有效地抑制误差积累。网络故障识别;支持向量机;投影距离;

2、不平衡数据TP393A1001-3695(2011)11-4282-0310.3969/j.issn.1001-3695.2011.11.076NetworkfaultidentificationbasedonACDP-HSVMsZHANGLiMENGXiang-ruWENXiang-xi2011-02-272011-05-06陕西省自然科学基金资助项目(SJ08F14)作者简介:张立(1981-)，男，湖北武汉人，博士，主要研究方向为网络故障诊断(abe10000@126.com);孟相如(19

3、63-)，男，教授，博导，主要研究方向为宽带通信网络;温祥西(1983-)，男，博士研究生，主要研究方向为网络故障诊断.(6)的二次@@[1]刘志刚，李德仁，秦前清，等.支持向量机在多类分类问题中的推广[J].计算机工程与应用，2004，1(7):10-13.@@[2]TAKAHASHIF,ABES.Decision-tree-basedmulti-classsupportvectormachines[C]//Procofthe9thInternationalConferenceonNeuralI

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