基于MIC-SSA-SVM的时间敏感网络配置可行性检测

作     者：唐铖杰 王澄 郇战 陈林 TANG Chengjie;WANG Cheng;HUAN Zhan;CHEN Lin

作者机构：常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213000 常州大学计算机与人工智能学院江苏常州213000 

出 版 物：《昆明理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of Kunming University of Science and Technology(Natural Science))

年 卷 期：2024年第49卷第1期

页      面：73-82页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61772248) 2023年江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX23_3072) 

主　　题：时间敏感网络 特征优选 最大信息系数 麻雀搜索算法 支持向量机 

摘      要：时间敏感网络(TSN)通过精准的时钟同步、高精度的流量调度和智能化的网络管控机制实现多业务流混合传输.高效的网络配置检测技术是网络安全稳定运行的关键保障,它可以快速检测网络配置是否可行,降低网络运维成本,提高网络使用效率.为了提高TSN网络配置检测的效率,本文提出一种基于特征优选和麻雀搜索算法优化支持向量机的算法模型(MIC-SSA-SVM).文中首先采用最大信息系数(MIC)来评估特征的相关性,进行特征优选.接着,选择SSA来对SVM的惩罚因子C与核参数g进行优化,并利用优化后的SVM算法模型实现TSN网络配置可行性检测.实验结果表明,相比于现有算法,所提出的模型在检测TSN网络配置可行性方面更加高效,分类准确率能达到97.6%.而且模型收敛速度快,寻优能力强.