【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,浙江 杭州 310027
【出 处】
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第二十八届全国通信与信息技术学术年会
论文部分内容阅读
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.
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