【摘 要】
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针对移动网络故障反馈与故障分类的准确率问题,提出一种基于k-NN的多分类器提升树算法,该算法采用k近邻对特征向量空间划分,结合adboost误差函数和迭代算法,实现多分类器决策
【机 构】
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沈阳理工大学信息科学与工程学院,东北大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61501308),中国博士后基金(2016M590234),辽宁省教育厅一般基金(LG201611),沈阳市科技计划基金资助项目(18-013-0-32)
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针对移动网络故障反馈与故障分类的准确率问题,提出一种基于k-NN的多分类器提升树算法,该算法采用k近邻对特征向量空间划分,结合adboost误差函数和迭代算法,实现多分类器决策判别,并利用R语言可视化方法的关系数矩阵提取和筛选出投诉/故障映射主属性,进而建立基于基站退服、覆盖盲点、非网络原因3类故障投诉关联分析及预测模型。实验结果表明,与C50决策树、RIPPER分类规则及SVM比较,在网络故障关联预测方面新算法的分类准确率提升约2%~10%。
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