[发明专利]一种基于进化加权宽度学习系统提高自组织蜂窝网络故障诊断精确率的方法有效
| 申请号： | 202111143061.X | 申请日： | 2021-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN113965449B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 朱琨;韩守飞 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | H04L41/0631 | 分类号： | H04L41/0631;H04L41/0677;H04W84/18;G06F18/24;G06N3/0464;G06N3/094 |
| 代理公司： | 沈阳维特专利商标事务所(普通合伙) 21229 | 代理人： | 陈晖 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于进化加权宽度学习系统提高自组织蜂窝网络故障诊断精确率的方法，包括：S1:构建加权宽度学习系统；S2:构建加权宽度学习系统的参数优化模型，其中所述参数优化模型采用改进的差分进化算法，以分类精度为适应度函数，通过迭代得到最优参数；S3:构建进化的加权宽度学习系统模型；S4:依据进化加权宽度学习系统模型求解出分类精度。本发明利用机器学习相关技术结合进化算法的方案，实现了基于进化的加权宽度学习系统，进一步提高了分类精度，对自组织蜂窝网络故障进行精准定位，保障了网络的健康有序运行。本发明分类精度高，适用于解决自组织蜂窝网络故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 进化 加权 宽度 学习 系统 提高 组织 蜂窝 网络 故障诊断 精确 方法 | ||
【主权项】：
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