大规模联合软件异常监测模型算法仿真

对联合软件异常区域监测的过程中,大量的软件衔接处,会出现故障交叉,混合、无特征关联等问题,传统的软件故障检测针对不同软件设计了交叉区,以区别故障软件种类。如果此区域过大,无法对联合软件进行准确的区域划分,从而对异常区域的故障检测准确率不高,提出一种基于SVM的联合软件异常监测方法,采用SVM分类技术,依靠信息几何优化,对软件的重叠区域进行数据依赖性的计算,对软件混合故障区进行重新定义,增强SVM用于联合软件环境下的软件异常区域分类效果,生成一个联合软件环境下的软件异常定义函数,融入松弛变量,使得训练过程中允许一定的误差存在,调整嵌入位数集合值的大小及其元素构成,调整软件异常区域监测方法的检测率及误测率。实验结果表明,提出方法具有较好的准确率。