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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于QPSO‑MSVM的控制集群故障检测方法，步骤如下：对目标集群系统的故障进行分类，并构建特征向量；根据SDN控制集群故障的分类特征实时采集特征向量，并将采集的特征向量分为训练样本和测试样本；采用一对多支持向量机算法，构建基于改进的多类SVM的控制集群故障检测模型；采用量子粒子群算法优化多类SVM故障检测模型中的参数；采用一对多SVM分类算法构建多类SVM控制集群故障检测分类器；将测试样本作为输入样本通过多类SVM控制集群故障检测分类器进行故障检测，输出控制集群故障检测结果。该方法应用于基于SDN的控制集群等系统的故障检测，应用该方法可提高控制集群系统故障检测的准确性和效率。
主权项：1.一种基于QPSO-MSVM的控制集群故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，分析目标控制集群系统，根据基于SDN的控制集群系统中软硬件的多样性和复杂性、以及网络结构和流量这些性能要素对目标控制集群系统的故障进行分类，并构建特征向量；步骤2，根据SDN控制集群故障的分类特征实时采集特征向量，并将采集到的特征向量分为训练样本和测试样本；步骤3，采用一对多支持向量机算法，构建基于改进的多类SVM的控制集群故障检测模型；步骤4，通过量子粒子群算法优化多类SVM的控制集群故障检测模型中的参数；步骤5，将采集到的特征向量中的训练样本分为四组，采用一对多SVM分类算法得到四个不同的控制集群故障分类器，构建多类SVM控制集群故障检测分类器；步骤6，将测试样本作为输入样本，通过多类SVM控制集群故障检测分类器进行故障检测，输出控制集群故障检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于QPSO-MSVM的控制集群故障检测方法
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