資料介紹
對移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號進(jìn)行準(zhǔn)確識別,可以提高移動通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的安全性。進(jìn)行異常信號識別時,需要提取移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號數(shù)據(jù)特征,對根據(jù)特征對異常信號數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,建立移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號識別模型,而傳統(tǒng)基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,是通過對大量的網(wǎng)絡(luò)信號樣本信息進(jìn)行訓(xùn)練及測試實(shí)現(xiàn)的,不能對異常信號數(shù)據(jù)特征進(jìn)行準(zhǔn)確提取,存在識別不準(zhǔn)確、誤差大的問題。提出基于DFI的移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的識別方法。將DFI技術(shù)與SVM算法相融合,引入到移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號的識別分類問題中,獲取移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號數(shù)據(jù)的特性,利用SVM算法建立移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號最優(yōu)分類面,構(gòu)建移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號識別模型,基于SVM的控制模塊,對移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號進(jìn)行識別控制。仿真結(jié)果表明,提出的移動通信網(wǎng)絡(luò)異常信號識別模型具有較高的識別準(zhǔn)確度。
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