隨著科技的不斷發(fā)展,人們對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的要求越來越高,而故障管理是網(wǎng)絡(luò)管理中的重要組成部分,實(shí)現(xiàn)故障管理的第一步是發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在的故障。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)故障檢測方法嚴(yán)重依賴于已有的告警數(shù)據(jù)。但是利用告警數(shù)據(jù)只能在已有的知識(shí)范圍內(nèi)對(duì)已經(jīng)掌握的故障進(jìn)行分析,并且需要預(yù)先人工構(gòu)造知識(shí)庫。與此同時(shí),常常被忽略的是,網(wǎng)絡(luò)無時(shí)無刻不在生成大量的日志數(shù)據(jù),這些日志數(shù)據(jù)蘊(yùn)含了大量的信息,通常,這些日志沒有被很好的利用。本文圍繞網(wǎng)絡(luò)生成的日志展開研究,利用日志來分析網(wǎng)絡(luò)故障與否。使用日志來檢測網(wǎng)絡(luò)故障,重點(diǎn)分為兩個(gè)部分.:日志的表示和故障檢測算法。由于日志的非結(jié)構(gòu)特性,需要進(jìn)行日志向量化表示,表示策略將會(huì)影響后續(xù)故障檢測和故障提取等分析的性能。本文針對(duì)日志的表示和網(wǎng)絡(luò)故障檢測算法進(jìn)行了分析與探究,設(shè)計(jì)了一套完整的從日志樣本表達(dá)到網(wǎng)絡(luò)故障檢測的算法。主要工作如下:第一,提出了一種新的方法來實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前所處狀態(tài)的分析。在現(xiàn)有告警等結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,引入非結(jié)構(gòu)的日志數(shù)據(jù),將網(wǎng)絡(luò)生成的日志當(dāng)作類自然語言的文本,使用日志來判斷網(wǎng)絡(luò)故障與否。提出了一種基于仿真數(shù)據(jù)構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)檢測樣本的方法,通過處理仿真數(shù)據(jù)從而不需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)... 

【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【圖文】：

圖２．４ＳＹＳＴＥＭ＿ＦＬＯＷ＿ＣＴＲＬ出現(xiàn)情況分析??

。??３．１背景介紹??在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征學(xué)習(xí)或表示學(xué)習(xí)是一種允許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)地從原始數(shù)??據(jù)中提取進(jìn)行特征檢測或分類所需的表示的技術(shù)。通過表示，原始數(shù)據(jù)能夠得到??在向量空間的數(shù)值表示，從而能夠被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)識(shí)別。它取代了原有的手動(dòng)特征??設(shè)計(jì)，并允許計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在學(xué)習(xí)特征的同時(shí)使用這些特征來完成特定的任務(wù)１２１］。??圖像、語音、文本作為最常見的數(shù)據(jù)，圖像可以用原始像素點(diǎn)強(qiáng)度值來表示，??比如ＲＧＢ表示法，音頻可以用功率譜密度的強(qiáng)度值來表示編碼。對(duì)于圖像識(shí)別??或語音識(shí)別等任務(wù)，可以直接使用它們的強(qiáng)度表示來當(dāng)作輸入值，因?yàn)樗麄兗航?jīng)??包含了所有的原始信息。但是，相較于圖像和音視頻的處理，自然語言處理或者??類文本處理需要先進(jìn)行編碼或者特征表達(dá)（即傳統(tǒng)的特征工程），使得文本或字符??能夠被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所識(shí)別和理解，因?yàn)槿祟惖恼Z言或者文字本身是“不自然”的，??需要另外的設(shè)定規(guī)定才能讓計(jì)算機(jī)能處理它們。圖３．１音視頻和文本的稀疏稠??密性對(duì)比描述了音頻和視頻的稠密性和文本的稀疏性。??

對(duì)于所研究的日志來說，雖然類似于自然語言，但是由于它是半結(jié)構(gòu)化的，??而且是專門用于記錄網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)和行為，可以比照自然語言將日志表??示劃分為若干個(gè)級(jí)別：單詞表示、事件表示、事件集表示，如圖３．２所示。三個(gè)??不同粒度的表示之間是遞進(jìn)關(guān)系�；谠紨�(shù)據(jù)，先進(jìn)行單詞表示之后才能進(jìn)行??事件表示，進(jìn)而進(jìn)行事件集的表示。??／分類聚類等分析?＾??／?＇－－一’?』＿件集表??／?斜立度表本?■示??／?｜觀??／?＼??圖３．２網(wǎng)絡(luò)日志的多粒度表示??接下來分別針對(duì)于網(wǎng)絡(luò)日志的不同粒度進(jìn)行表示方法的設(shè)計(jì)。??３．２．１日志單詞表示??單詞是句子的基礎(chǔ)，對(duì)日志進(jìn)行遍歷，得到整個(gè)日志語料庫的詞典。剔除掉??停用詞諸如ｗ／認(rèn)之后，得到有效的詞典，形式為｛單詞：對(duì)應(yīng)頻率｝，設(shè)該詞??典的大小為Ｓ。??日志單詞最基本的表示方法是熱獨(dú)（ｏｎｅ?ｈｏｔ）表示，如圖３．３所示，使用詞??頻作為排序依據(jù)�？梢钥吹�，每個(gè)向量的維數(shù)都是Ｓ，且只有一個(gè)位置是１。??１４??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]知識(shí)表示學(xué)習(xí)研究進(jìn)展[J]. 劉知遠(yuǎn),孫茂松,林衍凱,謝若冰.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2016(02)
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[3]智能診斷技術(shù)發(fā)展綜述[J]. 李云松,任艷君.  四川兵工學(xué)報(bào). 2010(04)
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博士論文
[1]基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的告警相關(guān)性分析關(guān)鍵問題研究[D]. 單莘.北京郵電大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的TD-LTE網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)研究[D]. 唐建華.寧波大學(xué) 2014



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