本文關(guān)鍵詞：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的告警信息相關(guān)性挖掘策略

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 故障管理 告警關(guān)聯(lián)分析 加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：針對現(xiàn)有告警信息相關(guān)性分析方法沒有客觀全面考慮各告警的重要程度,無法體現(xiàn)告警之間個體差異性等問題,該文提出一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則告警挖掘算法。綜合告警級別、告警類型以及告警設(shè)備類型3個主要告警屬性,將其作為小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,通過對歷史樣本數(shù)據(jù)的學習確定連接權(quán)值,合理地評估各個告警屬性重要程度,利用所得權(quán)值向量進一步挖掘告警加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則。結(jié)果表明所提算法在權(quán)值確定時能夠綜合考慮告警信息的多個屬性及歷史經(jīng)驗,得到的權(quán)值更能合理地反映告警重要度,所得關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠更加準確地反映告警之間的相關(guān)性。
【作者單位】： 重慶郵電大學寬帶泛在接入技術(shù)研究所;中國電信股份有限公司潼南分公司;
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)據(jù)挖掘 故障管理 告警關(guān)聯(lián)分析 加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【基金】：國家自然科學基金(61001105,61102151,61271261,61371097) 重慶市自然科學重點基金(CSTC2013JJB40001,CSTC2013JJB40006) 重郵青年自然科學基金(A2012-93)資助課題
【分類號】：TP393.06;TP183
【正文快照】： 1引言高效的故障管理策略是保障網(wǎng)絡(luò)正常運行的關(guān)鍵[1],當網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障時,需及時定位故障及獲知其發(fā)生原因,以便快速排除故障,使網(wǎng)絡(luò)運行恢復正常[2,3]。隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模逐漸增大,單個故障將在網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生海量告警信息,因此,在分析處理時需要充國家自然科學基金(61001105,61102151

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 周麗娟;;基于QPSO-WNN在異常檢測中的應(yīng)用[J];長春理工大學學報(自然科學版);2009年03期

2 梁莉;郭科;徐松浦;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的郵件分類算法研究[J];成都理工大學學報(自然科學版);2007年05期

3 劉淵;馬汝輝;林星;;基于QPSO小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)異常檢測[J];遼寧工程技術(shù)大學學報(自然科學版);2009年02期

4 李昂;閔林;;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測系統(tǒng)[J];韶關(guān)學院學報;2007年03期

5 鄧艾東;趙力;包永強;;粒子群優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于碰摩聲發(fā)射源定位[J];中國電機工程學報;2009年32期

6 吳萍;;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在入侵特征分類技術(shù)中的應(yīng)用研究[J];現(xiàn)代計算機(專業(yè)版);2011年06期

7 趙衛(wèi);;基于混合PSO小波網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)異常檢測[J];信息技術(shù);2008年12期

8 劉芳;駱嵐;;基于免疫自適應(yīng)小波網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測[J];模式識別與人工智能;2006年02期

9 劉淵;張端;馮華麗;;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和B-QPSO算法在Ad Hoc異常檢測中的應(yīng)用[J];微電子學與計算機;2009年08期

10 潘宏俠;黃晉英;毛鴻偉;魏秀業(yè);;粒子群優(yōu)化技術(shù)用于故障診斷中的測點優(yōu)化配置研究[J];火炮發(fā)射與控制學報;2008年02期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 劉淵;張端;馮華麗;;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和B-QPSO算法在Ad Hoc異常檢測中的應(yīng)用[A];2009年全國開放式分布與并行計算機學術(shù)會議論文集(上冊)[C];2009年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 郭通;基于自適應(yīng)流抽樣測量的網(wǎng)絡(luò)異常檢測技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學;2013年

2 賴積保;基于異構(gòu)傳感器的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢感知若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D];哈爾濱工程大學;2009年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 李昂;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測系統(tǒng)研究[D];河南大學;2007年

2 朱黨鋒;基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測技術(shù)研究[D];蘭州大學;2006年

3 郭德超;基于遺傳算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測系統(tǒng)[D];暨南大學;2008年

4 李浩磊;基于遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預測模型研究[D];西安電子科技大學;2013年

5 惠萬春;基于粒子群小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量預測模型研究[D];西安電子科技大學;2014年

6 戴悅;網(wǎng)絡(luò)流量的混沌特性研究及網(wǎng)絡(luò)流量預測算法研究[D];江南大學;2008年

7 張昕;校園網(wǎng)絡(luò)流量分析與預測研究[D];西安電子科技大學;2012年

8 姚葉鵬;彈性云平臺管理及監(jiān)控系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D];首都師范大學;2013年

9 李少天;基于HMM與WNN混合模型的Web信息抽取研究[D];南華大學;2012年

，

本文編號：897670