一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網絡故障診斷方法
本發明公開了一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網絡故障 診斷方法,包括:(1)從網絡歷史數據庫中獲取歷史數據,包括癥狀變 量集以及故障類變量集;(2)構建選擇性隱樸素貝葉斯分類器預測模型, 根據癥狀變量集中的每個癥狀變量確定對應的最相關癥狀變量集合; (3)所述選擇性隱樸素貝葉斯分類器通過訓練歷史數據自動學習到分類 器參數;(4)進行故障診斷時,對測試數據利用上述選擇性隱樸素貝葉 斯分類器進行估計得到對應最終的故障診斷結果。通過執行本發明中的網絡故障診斷方法,有效解決了現有網絡故障診斷中運算復雜度高、 網絡診斷結果偏差大的問題,顯著提高了網絡診斷的準確性,在進一 步降低運算復雜度的同時,能夠保持較好的學習能力及容錯特性。
華中科技大學
2021-04-11