基于机器学习的舰船通信网络故障检测方法

摘要

为提升舰船通信质量,提出基于机器学习的检测通信网络故障检测方法。在机器学习的自编码神经网络内,添加稀疏性限制与输入数据相关性限制,建立相关性稀疏自编码神经网络;通过逐层贪婪法,预训练神经网络,结合反向传播算法有监督微调神经网络,确定神经网络最佳权值与偏置;在最佳参数确定后的神经网络输入层内,输入原始舰船通信网络数据,利用神经网络隐层提取通信网络故障特征,以Softmax回归分类器为神经网络的输出层,在该层内输入故障特征,以最小错误率为决策准则,输出舰船通信网络故障检测结果。实验证明:该方法可有效提取舰船通信网络故障特征,且各类型故障特征提取结果的边界较为清晰;该方法可精准检测通信网络故障。