移动通信设备系统中基于相似度与支持向量机融合的故障诊断算法研究
提出一种基于相似度融合的支持向量机移动通信设备故障诊断算法SFBSVM (Similarity Fusion Based Support Vector Machine in Communication Equipment System),算法对移动通信设备系统建模,对未标记的故障样本进行初始聚类,构造出最终分类器.该算法能减少标记样本的数目,降低初选样本对分类器的影响,抑制孤立样本点对分类结果的影响.实验结果表明SFBSVM计算简单、精度更高、准确率较高、稳定可靠.还设计了一个移动通信系统的故障诊断系统,在实际应用中,通过不断训练,在故障知识库比较健全的情况下,可以有效地定位故障点,准确率达到了99％以上.
移动通信设备系统 故障诊断 相似度 支持向量机
谢志军 杨婧 唐建华
浙江大学计算机科学与技术学院,浙江 杭州 310027 中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心,北京 100872
国内会议
南宁
中文
437-442,453
2013-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）