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摘 要:本发明适用于云技术领域,提供了一种基于SVM的故障模型构建及评估方法,该方法包括如下步骤:选择径向基核函数RBF构造支持向量机SVM云故障预测模型;基于给定的云样本训练集对支持向量机SVM进行训练,所述训练过程具体如下:基于支持向量机SVM将云故障预测转化为具有约束条件的二次规划;基于二次规划的解构建决策函数,所述决策函数即为超平面;基于超平面对测试样本点进行故障评估。SVM模型相对于BP模型,LVQ模型而言,可以寻找到全局最优解,能避免维数灾难,同时收敛速度较快提高,此外,本发明实施例选择径向基核函数RBF构造支持向量机SVM云故障预测模型,因而在满足精确度的同时,可以降低模型构建的复杂度,提高故障分析效率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710866517.2 | 专利名称: | 基于SVM的故障检测模型构建及评估方法 |
申请日: | 2017-09-22 | 申请/专利权人 | 安徽师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省芜湖市弋江区花津南路安徽师范大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L12/24搜分类 检测模型搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |