基于MultiBoost 的集成支持向量机分类方法及其应用

针对网络故障诊断中的模式识别问题, 提出一种基于多重提升(MultiBoost) 的优化支持向量机集成学习方法. 首先, 利用自适应的荷尔蒙调节遗传算法(HMGA), 对支持向量机基分类器进行建模参数优化; 然后, 通过构建MultiBoost 集成学习方法将多个基分类器集成, 建立以多分类器优化集成为核心的故障诊断系统. 实验结果表明, 所提出的方法在网络故障诊断中, 迭代次数少、建模时间短, 并且能够明显提高故障分类的准确率.