【摘 要】
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为解决当前异常数据剔除方法中存在的漏检率和误检率过高问题,提出基于PSO与SVM的异步传输下网络不确定异常大数据剔除方法。通过测量数据之间的接近度对异步传输网络数据一
【机 构】
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为解决当前异常数据剔除方法中存在的漏检率和误检率过高问题,提出基于PSO与SVM的异步传输下网络不确定异常大数据剔除方法。通过测量数据之间的接近度对异步传输网络数据一致性进行验证,期间将网络数据看作一个集合,根据模糊理论中模糊集合间接近度对数据之间的接近度进行度量,同时设定冗余数据判定门限值,以此确定网络中冗余数据,并将其滤除。设置粒子群初始化参数,将粒子设置为二维,来表示支持向量机参数。利用支持向量机对各粒子进行训练,获取粒子适应度函数。依据适应度函数计算粒子个体最优值和全局最优值,将两者结合构建公共信
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