面向業(yè)務(wù)的基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的網(wǎng)絡(luò)故障診斷
本文關(guān)鍵詞:面向業(yè)務(wù)的基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的網(wǎng)絡(luò)故障診斷,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
《電子科技大學(xué)》 2012年
面向業(yè)務(wù)的基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的網(wǎng)絡(luò)故障診斷
吳簡
【摘要】:現(xiàn)代社會中,網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為信息交流和通信的基礎(chǔ)載體。網(wǎng)絡(luò)即使發(fā)生微小故障,也會給人類的社會活動、經(jīng)濟活動帶來巨大影響。因此,智能化的網(wǎng)絡(luò)故障診斷是下一代網(wǎng)絡(luò)高可信度的重要保障。當故障發(fā)生時,要求網(wǎng)絡(luò)管理員在最短時間內(nèi)識別故障類型和故障級別,正確判斷出故障根源所在位置,并及時對網(wǎng)絡(luò)進行修復(fù)。相對傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)以網(wǎng)絡(luò)設(shè)備為管理對象而言,用戶更關(guān)心的是網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的正常性。然而設(shè)備的正常運行并不意味著業(yè)務(wù)的正常運行,這使得業(yè)務(wù)故障管理缺乏面向用戶的根本性。另一方面,網(wǎng)管系統(tǒng)經(jīng)歷了基礎(chǔ)平臺建設(shè)和系統(tǒng)整合兩個階段,基于設(shè)備進行管理的模式越來越不適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的要求,支持面向業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)管理是必然趨勢。 本論文將網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)作為主要被管理對象,以包含業(yè)務(wù)信息的網(wǎng)絡(luò)告警為載體,研究了面向業(yè)務(wù)的QoS參數(shù)與面向資源的網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)之間的映射。根據(jù)網(wǎng)元和業(yè)務(wù)的映射關(guān)系,得到設(shè)備告警與業(yè)務(wù)告警之間的對應(yīng)關(guān)系。同時,將模糊理論、模糊推理與數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合起來,對多域多層的網(wǎng)絡(luò)故障信息進行動態(tài)模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。 論文綜合討論了層間模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分布式模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘以及多支持度動態(tài)模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法,全方位地進行了網(wǎng)絡(luò)故障相關(guān)性分析。最終由面向業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)告警,生成模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則知識庫,并建立模糊推理系統(tǒng)。旨在解決告警信息不確定的情況下,快速準確地進行網(wǎng)絡(luò)故障診斷、定位與恢復(fù),從而提高通信網(wǎng)絡(luò)的效率和性能。本課題研究的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下幾個方面: 第一,運用模糊邏輯定義的隸屬度函數(shù)進行網(wǎng)絡(luò)告警的預(yù)處理和模糊化,使之更接近于實際應(yīng)用環(huán)境,有效降低多維告警的粒度和復(fù)雜度,提高了告警關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘效率。模糊化后的網(wǎng)絡(luò)告警,其物理意義表達了與根源告警的接近程度,從而能有效反映該告警在網(wǎng)絡(luò)中的相對重要程度和影響范圍,使在此基礎(chǔ)上的告警相關(guān)性分析、模糊推理和網(wǎng)絡(luò)故障診斷更加科學(xué)。 第二,針對網(wǎng)絡(luò)層次化劃分的管理特點,考慮以業(yè)務(wù)層故障作為主要被管對象,在網(wǎng)絡(luò)告警中融入業(yè)務(wù)層、網(wǎng)絡(luò)層直至網(wǎng)元層的分層信息屬性,記為“告警類型”。使得當網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)受到影響發(fā)生故障時,將網(wǎng)絡(luò)性能故障映射到與之相關(guān)的業(yè)務(wù)應(yīng)用QoS故障層面,面向終端用戶,解決網(wǎng)絡(luò)故障診斷問題,為新一代智能化網(wǎng)絡(luò)管理奠定基礎(chǔ)。 第三,針對多廠商設(shè)備環(huán)境以及多地域子網(wǎng)的管理特點,提出了分布式并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘思想:區(qū)別于傳統(tǒng)分布式挖掘算法,橫向分割大型數(shù)據(jù)庫,采用多處理器并行挖掘子數(shù)據(jù)庫的以資源代價換取時間效率的策略;而將分布式網(wǎng)絡(luò)中的各局域網(wǎng)告警數(shù)據(jù)視為不同子數(shù)據(jù)庫進行同步挖掘,即設(shè)立全局站點與局部站點在時間維度上同時采集數(shù)據(jù),全局站點負責(zé)局間關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,而局部站點負責(zé)局內(nèi)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。并由此提出多層多域模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法——MMDFARM,,由層次和地域兩個方面考慮了挖掘算法的適應(yīng)性問題。 第四,通信網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備信息、拓撲結(jié)構(gòu)乃至業(yè)務(wù)需求都是動態(tài)變化的,從而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)告警數(shù)據(jù)庫也呈現(xiàn)漸進式的變化。當出現(xiàn)新增的告警數(shù)據(jù)時,需要對整個數(shù)據(jù)庫進行重新挖掘,以找出與新告警關(guān)聯(lián)的規(guī)則信息。這不僅造成大量資源的浪費,也完全忽略了歷史告警的作用。根據(jù)告警數(shù)據(jù)的時間關(guān)聯(lián)性,提出多支持度動態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法——IDFARM,由時間維度方面考慮了挖掘算法的適應(yīng)性問題。 第五,深入研究了基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的模糊推理算法,定義了推理過程中各模糊算子的數(shù)學(xué)形式,比較和驗證了不同模糊組合下的推理結(jié)果,從中優(yōu)選出適合通信網(wǎng)告警相關(guān)性分析的最佳方法,建立起特征化的網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型。該模型擁有良好的人機接口界面,通過模糊推理模塊進行診斷,能快速準確地定位出引發(fā)當前告警的根源故障所在,從而有效恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)通信,提高網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)健性。 總之,實現(xiàn)面向業(yè)務(wù)的、基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、快速準確的網(wǎng)絡(luò)故障診斷和智能化的網(wǎng)絡(luò)管理,是本課題的特色所在。
【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2012
【分類號】:TP311.13
【目錄】:
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【引證文獻】
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中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條
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2 吉林省園藝特產(chǎn)局局長 劉東華;[N];中國特產(chǎn)報;2003年
3 王新軍 李海波;[N];中國水利報;2003年
4 韓國光;[N];人民郵電;2002年
5 記者王偉 通訊員張姿;[N];工人日報;2003年
6 立青;[N];北京人才市場報;2004年
7 記者黃劍;[N];中國信息報;2003年
8 通訊員 李貴日 譚春生;[N];永州日報;2010年
9 ;[N];中國證券報;2004年
10 云南省電信公司供稿;[N];通信信息報;2003年
中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 吳簡;面向業(yè)務(wù)的基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的網(wǎng)絡(luò)故障診斷[D];電子科技大學(xué);2012年
2 郭秀娟;基于關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法的研究[D];吉林大學(xué);2004年
3 白一鳴;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的模糊推理系統(tǒng)設(shè)計[D];大連海事大學(xué);2013年
4 耿新青;基于模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)及文本挖掘的方法研究[D];天津大學(xué);2005年
5 李桃迎;交通領(lǐng)域中的聚類分析方法研究[D];大連海事大學(xué);2010年
6 師黎;基于軟計算的故障診斷機理及其應(yīng)用研究[D];上海大學(xué);2007年
7 王曉鋒;Web應(yīng)用入侵異常檢測新技術(shù)研究[D];華中科技大學(xué);2007年
8 溫磊;基于有向項集圖的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究與應(yīng)用[D];天津大學(xué);2004年
9 李力;數(shù)據(jù)挖掘方法研究及其在中藥復(fù)方配伍分析中的應(yīng)用[D];西南交通大學(xué);2003年
10 張新;分層分布式網(wǎng)絡(luò)故障管理研究[D];西安電子科技大學(xué);2007年
中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條
1 冷曉杰;基于告警模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則并行挖掘的多域分布式網(wǎng)絡(luò)故障診斷[D];電子科技大學(xué);2013年
2 郝娟;基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的入侵檢測系統(tǒng)研究[D];河北工程大學(xué);2011年
3 焦冬艷;面向醫(yī)療數(shù)據(jù)的模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘[D];汕頭大學(xué);2010年
4 劉靜;粗糙集和模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則在流程工業(yè)企業(yè)中的應(yīng)用和研究[D];濟南大學(xué);2010年
5 唐洪霞;模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘及其應(yīng)用研究[D];西華大學(xué);2010年
6 王文熙;模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究與應(yīng)用[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2010年
7 郭秀珍;電信數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2012年
8 劉盼;基于多層模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的網(wǎng)絡(luò)告警相關(guān)性分析[D];電子科技大學(xué);2013年
9 黨勤華;模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘模型的研究與應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2011年
10 朱嘉杰;基于模糊集的安全事件關(guān)聯(lián)算法研究與實現(xiàn)[D];上海交通大學(xué);2010年
本文關(guān)鍵詞:面向業(yè)務(wù)的基于模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的網(wǎng)絡(luò)故障診斷,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
本文編號:104084
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