摘要: 为了改善网络通信负载状态识别效果, 提出一种基于相关向量机的网络通信负载状态识别模型. 首先提取影响网络通信质量的参数, 分析它们与负载状态间的联系; 然后将无线传感器网络吞吐率作为负载状态识别的标准, 采用相关向量机构建网络通信负载状态的分类器, 实现网络通信负载状态的识别; 最后采用具体数据对
网络通信负载状态识别性能进行测试. 测试结果表明, 相关向量机可准确识别网络通信负载状态, 且网络通信负载状态识别正确率高于其他模型.
中图分类号:
邓蕾蕾, 陈霄. 基于相关向量机的网络通信负载状态识别模型[J]. 吉林大学学报(理学版), 2017, 55(06): 1533-1538.
DENG Leilei, CHEN Xiao. Identification Model of Network Communication LoadState Based on Relevance Vector Machine[J]. Journal of Jilin University Science Edition, 2017, 55(06): 1533-1538.