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李明迅

作品数：7 被引量：37H指数：4
供职机构：空军工程大学信息与导航学院更多>>
发文基金：陕西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...

主题

  • 6篇网络
  • 3篇支持向量
  • 3篇支持向量机
  • 3篇向量机
  • 2篇最小二乘
  • 2篇最小二乘支持...
  • 2篇网络流
  • 2篇网络流量
  • 2篇网络流量预测
  • 2篇LSSVM
  • 1篇代理
  • 1篇迭代
  • 1篇迭代算法
  • 1篇移动代理
  • 1篇预测与健康管...
  • 1篇时间序列预测
  • 1篇瞬时故障
  • 1篇权值
  • 1篇权值优化
  • 1篇全网

机构

  • 7篇空军工程大学

作者

  • 7篇李明迅
  • 6篇温祥西
  • 6篇孟相如
  • 4篇袁荣坤
  • 1篇胡图
  • 1篇陈新富
  • 1篇殷肖川
  • 1篇李景智

传媒

  • 2篇计算机应用
  • 1篇火力与指挥控...
  • 1篇系统工程理论...
  • 1篇电视技术
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇应用科学学报

年份

  • 1篇2013
  • 6篇2012
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
基于粒子群权值优化的网络可生存性增强方法被引量：3
2012年
针对网络中发生频率最高的单链路瞬时故障,提出了一种应用粒子群算法优化链路权值来增强网络可生存性的方法。引入费用函数对利用率过高的链路赋以惩罚性的高费用来避免链路过载,以网络在无故障场景下最高链路费用与单链路故障场景下最高链路费用的加权和作为目标函数,建立了优化算法模型,并应用粒子群优化算法求解最优权值。实验结果表明,算法求得的权值可以使网络在故障条件下保持较低的链路利用率,避免了因流量转移而造成网络拥塞,增强了网络可生存性。
袁荣坤孟相如李明迅温祥西
关键词：瞬时故障粒子群优化可生存性
节点重要度的网络抗毁性评估方法被引量：6
2012年
为准确评估网络抗毁性,提出了一种改进的节点删除法来评估网络节点重要度,以节点删除对网络拓扑造成的边数和全网效率下降程度为节点重要度衡量指标。综合考虑了节点的连接度以及节点在网络拓扑中的位置,克服了以往节点删除法不适用于网络被分割情况的不足。最后,在节点重要度评估的基础上建立了网络抗毁性测度指标。实验分析验证了该方法的有效性。
袁荣坤孟相如李明迅温祥西
关键词：抗毁性连接度节点重要度
基于可拓理论的网络安全评估研究被引量：4
2012年
针对目前网络安全评估算法存在的不足,提出了一种基于可拓模糊层次分析的安全评估算法。该算法在模糊层次分析法的基础上,结合可拓理论,将调查问卷表收集到的指标值映射到可拓区间中,通过相对隶属度的计算,构建了新的判决矩阵,利用模糊层次分析法计算各指标的综合权重。通过对相对隶属度的加权排序,得到网络安全评估值。通过实例分析,说明该方法能综合考虑专家打分的权威性和调查问卷的普遍性,提高了网络安全评估的准确性和有效性。
李景智殷肖川胡图李明迅
关键词：网络安全评估可拓理论物元模型模糊层次分析法
基于在线LS-SVM的网络流量预测被引量：2
2012年
为了提高流量预测的准确性,将混沌理论和在线LS-SVM回归技术应用于网络流量预测。采用相空间重构理论计算流量的时延τ、嵌入维数m,据此确定训练样本对并建立在线预测模型,对网络流量数据进行预测。结果表明,该方法能有效地进行流量预测,相对于传统的离线预测方式,该方法具有更好的预测精度。
李明迅孟相如温祥西袁荣坤
关键词：最小二乘支持向量机网络流量迭代算法
网络故障预测与健康管理关键技术综述被引量：8
2012年
分析了故障预测与健康管理(PHM)技术在网络维护保障中的重要意义,重点讨论了当前网络PHM所采用的关键技术的研究现状,包括网络管理机制、健康评估、故障预测、故障定位、故障识别以及健康管理等.总结了目前网络PHM关键技术存在的问题,展望了未来发展的趋势,并以此为基础提出了基于移动代理(MA)的分层分布式PHM体系结构和综合型PHM管理框架.
温祥西孟相如李明迅
关键词：网络故障预测与健康管理分层分布式移动代理
融合提升小波降噪和LSSVM的网络流量在线预测被引量：12
2012年
针对网络流量数据被噪声污染而无法进行准确建模与预测的问题,将提升小波降噪(LWD)技术和在线最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合,提出了一种网络流量的集成式在线预测方法。该方法首先对采集的流量数据进行降噪,然后采用相空间重构理论计算流量的时延、嵌入维数,据此确定训练样本并建立在线预测模型,对网络流量数据进行预测。实验结果表明,该方法能有效滤除流量噪声,实现在线预测,提高预测精度。
李明迅孟相如袁荣坤温祥西陈新富
关键词：网络流量预测最小二乘支持向量机
基于最优样本子集的在线模糊LSSVM混沌时间序列预测被引量：2
2013年
提出一种基于最优样本子集的在线模糊最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)混沌时间序列预测方法.算法选择与预测样本时间上以及欧氏距离最近的样本点构成最优样本子集,并采用ε不敏感函数对其进行模糊化处理,通过模糊LSSVM训练获得预测模型.随着时间窗口的滑动,最优样本子集和预测模型实时更新,模型更新采用分块矩阵方法降低运算复杂度.实验中对时变Ikeda序列进行预测,表明所提出的方法与离线和在线LSSVM相比,训练速度更快,预测精度更高.
温祥西孟相如李明迅
关键词：混沌时间序列模糊逻辑支持向量机
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