| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 前言 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 课题研究的内容与目标 | 第13页 |
| 1.4 论文工作安排及结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关知识介绍 | 第15-27页 |
| 2.1 机器学习概念 | 第15-16页 |
| 2.2 数据特征选择与提取方法研究 | 第16-17页 |
| 2.2.1 特征选择流程 | 第16-17页 |
| 2.2.2 特征选择算法 | 第17页 |
| 2.3 机器学习算法种类及特点 | 第17-18页 |
| 2.4 银行运维系统数据分析 | 第18-19页 |
| 2.4.1 运维数据特点 | 第18-19页 |
| 2.4.2 数据处理效率分析 | 第19页 |
| 2.5 朴素贝叶斯算法 | 第19-21页 |
| 2.6 支持向量机算法(SVM) | 第21-25页 |
| 2.7 EM算法 | 第25-26页 |
| 2.8 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 BDS+FCA特征选择算法以及机器学习算法研究 | 第27-37页 |
| 3.1 基于双向搜索与关联关系的特征选择算法 | 第27-31页 |
| 3.2 对SVM、朴素贝叶斯以及EM算法特征的研究 | 第31-34页 |
| 3.3 机器学习算法流程设计 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 银行设备故障告警系统设计 | 第37-57页 |
| 4.1 需求分析 | 第37-38页 |
| 4.1.1 银行系统概述 | 第37-38页 |
| 4.1.2 系统目标和需要解决的问题 | 第38页 |
| 4.2 系统物理架构设计 | 第38-39页 |
| 4.3 系统总体架构设计 | 第39页 |
| 4.4 系统技术架构设计 | 第39-43页 |
| 4.4.1 表示层 | 第41页 |
| 4.4.2 控制层 | 第41-42页 |
| 4.4.3 服务层 | 第42页 |
| 4.4.4 数据持久化层 | 第42页 |
| 4.4.5 数据业务层 | 第42-43页 |
| 4.5 系统核心功能模块设计 | 第43-50页 |
| 4.5.1 配置管理子模块系统设计 | 第43-46页 |
| 4.5.2 性能告警数据监控子模块设计 | 第46-47页 |
| 4.5.3 机器学习智能预警子模块系统设计 | 第47-50页 |
| 4.6 数据库设计 | 第50-55页 |
| 4.6.1 系统需要表信息描述 | 第50页 |
| 4.6.2 详细表结构设计 | 第50-55页 |
| 4.7 系统接口设计 | 第55-56页 |
| 4.8 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 银行设备故障告警系统实现与测试 | 第57-71页 |
| 5.1 系统实现配置环境 | 第57页 |
| 5.2 配置资源管理模块实现 | 第57-59页 |
| 5.2.1 模块主要实现类 | 第57-58页 |
| 5.2.2 模块对象调用关系 | 第58-59页 |
| 5.2.3 实现效果截图 | 第59页 |
| 5.3 性能告警数据拓扑展示模块实现 | 第59-62页 |
| 5.3.1 模块主要实现类 | 第61页 |
| 5.3.2 模块对象调用关系 | 第61-62页 |
| 5.3.3 实现效果截图 | 第62页 |
| 5.4 机器学习智能预警模块实现 | 第62-65页 |
| 5.4.1 模块主要实现类 | 第62-63页 |
| 5.4.2 模块中对象调用关系 | 第63-64页 |
| 5.4.3 实现效果截图 | 第64-65页 |
| 5.5 基于银行运维数据的系统测试 | 第65-70页 |
| 5.5.1 系统功能性能测试 | 第65-66页 |
| 5.5.2 机器学习模型有效性测试 | 第66-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 研究展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第81页 |