本文關(guān)鍵詞：面向監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)壓縮的自適應(yīng)SDT算法　出處：《中國(guó)測(cè)試》2017年02期 　論文類(lèi)型：期刊論文

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【摘要】：為降低IT運(yùn)維系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量、提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率,提出一種自適應(yīng)的旋轉(zhuǎn)門(mén)算法(adaptive swinging door trending,ASDT)。針對(duì)傳統(tǒng)SDT算法存在抗噪性弱、參數(shù)選取困難等缺陷,ASDT首先通過(guò)最小二乘平滑處理,減小噪聲數(shù)據(jù)對(duì)SDT趨勢(shì)判斷的影響;然后通過(guò)改進(jìn)死區(qū)限值過(guò)濾算法,對(duì)經(jīng)平滑處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮;最后基于相鄰壓縮區(qū)間標(biāo)準(zhǔn)差變化,自適應(yīng)調(diào)整壓縮精度參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:在保證數(shù)據(jù)保真度的前提下,ASDT的仿真數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)上的壓縮比分別提高60%和24%以上。
[Abstract]:In order to reduce the real-time monitoring data of IT operation and maintenance system, improve the efficiency of data storage. In this paper, an adaptive swinging door trending algorithm is proposed. The traditional SDT algorithm has weak noise resistance. At first, the influence of noise data on SDT trend is reduced by least square smoothing. Then the smoothing data is compressed by improving the dead-zone limit filtering algorithm. Finally, based on the variation of the standard deviation of the adjacent compression interval, the compression precision parameters are adjusted adaptively. The experimental results show that: under the premise of ensuring the fidelity of the data. The compression ratio of simulation data and real data of ASDT is increased by more than 60% and 24% respectively.
【作者單位】： 國(guó)家電網(wǎng)公司北京電力醫(yī)院信息通訊部;電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61300192) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)項(xiàng)目(ZYGX2014J052) 北京電力醫(yī)院一體化運(yùn)維監(jiān)控與管理項(xiàng)目(HW2015000759)
【分類(lèi)號(hào)】：TP306
【正文快照】： 0引言隨著企業(yè)信息化建設(shè)的不斷推進(jìn)和完善,計(jì)算機(jī)軟硬件系統(tǒng)的運(yùn)行維護(hù)已經(jīng)成為了各行業(yè)普遍關(guān)注的問(wèn)題。而IT運(yùn)維工作中一項(xiàng)重要的內(nèi)容是對(duì)主機(jī)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)以及網(wǎng)絡(luò)負(fù)載等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和記錄,以實(shí)現(xiàn)異常情況的及時(shí)告警、故障診斷以及數(shù)據(jù)挖掘等功能[1]。因此,為確保

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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