為了解決傳統(tǒng)電視的弊端,交互式網(wǎng)絡(luò)電視（Internet Protocol Television,IPTV）能夠提供更高質(zhì)量的畫面,帶來形式多樣的互聯(lián)網(wǎng)多媒體資源,提供便利的交互式用戶體驗。然而IPTV由于高數(shù)據(jù)量帶來的數(shù)據(jù)分析技術(shù)難題,特別是關(guān)于IPTV機頂盒故障的預(yù)測、定位和快速解決問題。所以,本文主要研究基于Spark的IPTV機頂盒故障預(yù)測技術(shù)的設(shè)計與實現(xiàn)課題。本論文重點研究工作是使用機器學習方法快速預(yù)測IPTV機頂盒故障的技術(shù)設(shè)計,并完成技術(shù)實現(xiàn)工作。相對現(xiàn)有的人工排查IPTV機頂盒故障方法,該技術(shù)有效實現(xiàn)了分析成本低和分析結(jié)果準確度高的優(yōu)勢,并降低故障預(yù)測成本。1.對IPTV機頂盒故障模型進行數(shù)學建模,2.設(shè)計IPTV機頂盒故障預(yù)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集策略,3.設(shè)計IPTV機頂盒故障預(yù)測系統(tǒng)的存儲結(jié)構(gòu),4.基于Spark設(shè)計IPTV機頂盒故障預(yù)測技術(shù)和實現(xiàn)方法。通過使用Spark技術(shù)充分挖掘IPTV機頂盒運營維護數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集和存儲功能,完成相應(yīng)的高效特征提取算法設(shè)計,構(gòu)建相應(yīng)的故障模型測試方法,實現(xiàn)IPTV機頂盒故障預(yù)測技術(shù)的測試驗證工作,提升IPTV機頂盒故... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

HDFS分布存儲YARN是Hadoop2.0中提供的管理系統(tǒng)

23輸入層 隱層 輸出層圖 3.2 典型 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)節(jié)點的數(shù)量為 i，隱含層的神經(jīng)元節(jié)點個到隱藏層的神經(jīng)元之間的權(quán)重為ijW ，偏置為ja ，隱藏層到輸出層的偏置為1nj ij i jiH g x a 層的偏置，i 是輸入層的神經(jīng)元節(jié)點的數(shù)

基于Spark的IPTV機頂盒故障預(yù)測系統(tǒng)架構(gòu)

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的Ad hoc網(wǎng)絡(luò)故障管理模型研究[D]. 李靜.電子科技大學 2008
[4]網(wǎng)絡(luò)故障定位與檢測技術(shù)研究[D]. 石磊.南京理工大學 2006
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)[D]. 唐洪法.南京理工大學 2005



本文編號：3395865