基于MIC-SSA-SVM的时间敏感网络配置可行性检测

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.

关键词

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

基金资助

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)