【摘要】：現(xiàn)代機(jī)電產(chǎn)品在功能越來(lái)越復(fù)雜的同時(shí),對(duì)其安全性和可靠性的要求也越來(lái)越高。軟件作為機(jī)電產(chǎn)品的重要組成部分,其可靠性直接決定了機(jī)電產(chǎn)品的質(zhì)量。本文以提高機(jī)電產(chǎn)品軟件的可靠性和安全性研究為主線,從軟件數(shù)據(jù)流分析的角度出發(fā),對(duì)基于數(shù)據(jù)流異常檢測(cè)的軟件容錯(cuò)糾錯(cuò)技術(shù)進(jìn)行了較為深入系統(tǒng)的研究。 針對(duì)可能出現(xiàn)的軟件系統(tǒng)故障提出了一種新的基于數(shù)據(jù)流異常檢測(cè)、軟件看門狗技術(shù)和回卷恢復(fù)技術(shù)的軟件容錯(cuò)糾錯(cuò)方法。該方法定期對(duì)目標(biāo)程序進(jìn)行備份,通過(guò)提取目標(biāo)程序中的一組相關(guān)變量建立數(shù)據(jù)流分析模型,利用數(shù)據(jù)流的異常檢測(cè)方法排查出其中的離群點(diǎn)即出錯(cuò)點(diǎn)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)程序運(yùn)行出錯(cuò)時(shí),看門狗強(qiáng)制使程序跳轉(zhuǎn)到備份點(diǎn),使目標(biāo)程序回卷到上一個(gè)備份的正常狀態(tài),以實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件瞬時(shí)性故障的容錯(cuò)糾錯(cuò)。提出了上述軟件容錯(cuò)糾錯(cuò)策略的實(shí)現(xiàn)框架、操作流程,研究了基于最小二乘支持向量機(jī)的二元回歸模型和離群點(diǎn)檢測(cè)算法。以二元函數(shù)為例,對(duì)文中提出的二元回歸模型和離群點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行了仿真研究,仿真結(jié)果驗(yàn)證了回歸模型的正確性和離群點(diǎn)檢測(cè)算法的有效性。 提出了偏向最近動(dòng)態(tài)的基于距離的數(shù)據(jù)流異常檢測(cè)算法,該算法是一種基于聚類思想的的異常檢測(cè)方法,通過(guò)計(jì)算檢測(cè)數(shù)據(jù)與聚類中心的距離來(lái)判斷異常,并根據(jù)數(shù)據(jù)流的特性進(jìn)行了改進(jìn),能夠有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流的異常檢測(cè)。該算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單并且計(jì)算速度快,對(duì)閾值的選擇具有自適應(yīng)性,提高了檢測(cè)的精度,仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的有效性。 設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)流異常檢測(cè)的軟件容錯(cuò)糾錯(cuò)實(shí)驗(yàn)方案,以數(shù)據(jù)流異常檢測(cè)算法為核心搭建了實(shí)驗(yàn)平臺(tái),進(jìn)行了軟件容錯(cuò)糾錯(cuò)實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的容錯(cuò)策略能夠很好地實(shí)現(xiàn)軟件的容錯(cuò)糾錯(cuò),以上研究工作為軟件的容錯(cuò)糾錯(cuò)提供了新的解決方案。
【圖文】：

距離范圍內(nèi)擁有鄰近數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)小于K 個(gè)，則該對(duì)象就被種非常典型的基于距離的異常檢測(cè)方法[40,41]，并且成功用出的基于距離的數(shù)據(jù)流異常檢測(cè)算法與 Storm 算法不法的聚類思想和基于距離的異常檢測(cè)算法產(chǎn)生的一種新的法的基本思想是根據(jù)距離相似理論將數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn)合并在初一子簇中的點(diǎn)盡可能的相似，而不同子簇中的數(shù)據(jù)對(duì)象點(diǎn)于數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)，我們一般認(rèn)為大部分的數(shù)據(jù)是正常錯(cuò)誤數(shù)據(jù)屬于個(gè)別現(xiàn)象。因此，對(duì)于數(shù)據(jù)分布比較密集的分析以后，就可以認(rèn)為包含了大部分?jǐn)?shù)據(jù)的簇中的數(shù)據(jù)是部分?jǐn)?shù)據(jù)之外的個(gè)別簇中的數(shù)據(jù)則有可能是異常點(diǎn)。如圖集合經(jīng)過(guò) k-means 聚類分析之后，大部分的數(shù)據(jù)被分類到簇含一個(gè)數(shù)據(jù)且與簇 A 的距離較遠(yuǎn)，則認(rèn)為簇 B、C 中所包

同的一組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，當(dāng)對(duì)滑動(dòng)窗口中的數(shù)據(jù)添加偏向的簇中心點(diǎn)后，得到檢測(cè)點(diǎn)與簇中心的距離值如圖 測(cè)數(shù)據(jù)與聚類中心的距離都小于閾值，，沒(méi)有發(fā)生誤度。.80 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20.45.5.5.6.65.7.75.8閾值檢 測(cè)點(diǎn) 到聚類 中心 的距自變量序列值 k（無(wú)單位）圖 4-3 無(wú)加權(quán)檢測(cè)算法
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TP368.1

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號(hào)：2613705