【摘 要】
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数据异常检测与定位具有重要的实际应用价值,为了提高灵敏光纤网络异常数据检测的准确性,提了一种小波分析和改进支持向量机的高灵敏光纤网络异常数据检测方法(WA-ACO-SVM)。
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数据异常检测与定位具有重要的实际应用价值,为了提高灵敏光纤网络异常数据检测的准确性,提了一种小波分析和改进支持向量机的高灵敏光纤网络异常数据检测方法(WA-ACO-SVM)。首先采用小波分析对高灵敏光纤网络数据进行分解,降低噪声数据被误当作异常数据的概率,然后采用蚁群优化支持向量机对高灵敏光纤网络异常数据的检测与定位进行建模,最后通过高灵敏光纤网络异常数据检测仿真试验测试其性能。结果表明,本文不仅提高了高灵敏光纤网络异常数据的检测精度,异常数据检测的时间短,具有较好的实时性。
Data anomaly detection and location have important practical application value. In order to improve the accuracy of the abnormal data detection in the sensitive optical network, a method of detecting the abnormal data of the highly sensitive optical network with wavelet analysis and improved support vector machine (WA-ACO-SVM ). Firstly, wavelet analysis is used to decompose the data of highly sensitive optical fiber network to reduce the probability of noise data being mistakenly taken as anomalous data. Secondly, ant colony optimization support vector machine is used to model the detection and location of abnormal data of highly sensitive optical fiber network. Finally, Sensitive fiber network abnormal data detection simulation test its performance. The results show that this paper not only improves the detection accuracy of abnormal data in highly sensitive optical fiber networks, but also has short time for detecting abnormal data and has better real-time performance.
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