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对移动通信网络异常信号进行准确识别，可以提高移动通信网络运行的安全性。进行异常信号识别时，需要提取移动通信网络异常信号数据特征，对根据特征对异常信号数据进行分类，建立移动通信网络异常信号识别模型，而传统基于遗传神经网络算法，是通过对大量的网络信号样本信息进行训练及测试实现的，不能对异常信号数据特征进行准确提取，存在识别不准确、误差大的问题。提出基于DFI的移动通信网络异常信号的识别方法。将DFI技术与SVM算法相融合，引入到移动通信网络异常信号的识别分类问题中，获取移动通信网络异常信号数据的特性，利用SVM算法建立移动通信网络异常信号最优分类面，构建移动通信网络异常信号识别模型，基于SVM的控制模块，对移动通信网络异常信号进行识别控制。仿真结果表明，提出的移动通信网络异常信号识别模型具有较高的识别准确度。
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