【摘 要】
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基于异构环境的特征提取方法在特征分类过程中,不能解决云计算环境下光网络数据分类问题,导致光网络异常特征提取准确度较低。为获取可靠的光网络异常特征提取结果,分析云计
【机 构】
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郑州工程技术学院信息工程学院; 河南财政金融学院物理与电子工程学院;
【基金项目】
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河南省重点科技攻关项目(No.182102210594);河南省高等学校重点科研项目(No18A140013)
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基于异构环境的特征提取方法在特征分类过程中,不能解决云计算环境下光网络数据分类问题,导致光网络异常特征提取准确度较低。为获取可靠的光网络异常特征提取结果,分析云计算环境下的光网络异常特征提取方法,通过DBSCAN算法的训练过程获取光网络云计算环境特征集,在此基础上采用该算法的检测过程,完成云计算环境下云光网络异常数据分类;依据分类结果,采用碰撞思维获取光网络异常数据的差异性特征,以此为基础构建光网络异常数据的观测向量特征空间,在该向量特征空间内提取光网络异常特征。实验结果表明,所提方法提取光网络异常特征的精度均值高达94%,是一种有效的光网络异常特征提取方法。
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