基于支持向量数据描述的网络可生存性综合评估

作者：梁霄; 孟相如; 陈铎龙; 庄绪春

来源：计算机应用研究, 2013, (03): 853-855+860.

• 网络可生存性
• 综合评估
• 支持向量数据描述
• 二进制粒子群算法
• 特征选择
• 相对距离 network survivability
• comprehensive evaluation
• support vector data description
• discrete binary particle swarm optimization
• feature selection
• relative distance

针对网络可生存性综合评估方法中指标权重难以确定的问题,提出了基于支持向量数据描述(SVDD)的网络可生存性综合评估方法。该方法分析了SVDD的几何意义,采用二进制粒子群(BPSO)算法对建立的评估特征指标集进行特征选择,将所得的特征指标集视为整体来建立SVDD分类模型,并以测试样本点与模型的相对距离为依据评估系统的可生存性,避免了综合评估中指标权重确定的主观性。最后通过网络实例验证了评估模型的有效性。

• 单位
  中国人民解放军空军工程大学