基于数据驱动的光纤网络异常状态分析研究

作     者：毛丽平 张建辉 MAO Liping;ZHANG Jianhui

作者机构：南昌理工学院南昌330511 

基　　金：教育部科技发展中心高校产学研创新基金(No.2018A05031) 

出 版 物：《激光杂志》 (Laser Journal)

年 卷 期：2022年第43卷第12期

页      码：154-158页

摘      要：为了提升光纤网络异常状态分析效果,保障光纤网络安全运行,设计了基于数据驱动的光纤网络异常状态分析法方法。首先分析光纤网络异常状态分析的研究进展,找到引起光纤网络异常状态分析效果不佳的原因,然后采集光纤网络异常状态分析数据,采用模糊C均值聚类算法对原始数据进行处理,采用数据驱动技术—神经网络对处理后的数据进行学习和训练,分析光纤网络异常变化特点,建立光纤网络异常状态分析模型,最后与其他光纤网络异常状态分析方法进行了对比测试。实验结果表明:本方法可以准确判定各种类型光纤网络异常状态,提升了光纤网络异常状态分析正确率,正确率超过94%,光纤网络异常状态误检率控制在实际应用范围内,具有十分广泛的应用前景。

主 题 词：数据驱动 光纤网络 异常状态 模糊均值聚类分析 RBF神经网络 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 081001[081001] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.jgzz.2022.12.154

馆 藏 号：203115810...