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基于数据挖掘的通信网告警相关性分析研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-18页
第一章 绪论第18-28页
   ·告警相关性分析的发展现状第19-23页
   ·数据挖掘应用于告警相关性分析的意义第23页
   ·告警相关性分析系统的研究成果第23-25页
   ·通信网环境下告警相关性分析尚待解决的问题第25-26页
   ·论文的研究内容第26-27页
   ·论文的结构安排第27-28页
第二章 告警相关性分析和关联规则挖掘第28-39页
   ·告警相关性分析第28-30页
     ·告警相关性分析的概念第28-29页
     ·告警相关性分析的类型第29-30页
   ·关联规则挖掘第30-36页
     ·关联规则挖掘的概念第30-31页
     ·关联规则挖掘的步骤第31-32页
     ·关联规则挖掘的经典算法第32-33页
     ·加权关联规则挖掘算法第33-34页
     ·加权关联规则挖掘中的权值确定方法第34-35页
     ·关联规则的更新挖掘算法第35-36页
   ·基于关联规则挖掘的告警相关性分析系统第36-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 通信网告警的预处理第39-56页
   ·引言第39-40页
   ·告警事务的提取第40-47页
     ·原始告警的特点第40-41页
     ·数据清洗第41-42页
     ·基于双约束的滑动时间窗口提取告警事务第42-47页
   ·告警权值确定方法第47-52页
     ·神经网络方法确定告警权值第47-52页
   ·告警预处理专家系统第52-55页
     ·系统框架第52-53页
     ·实验测试第53-55页
   ·本章小结第55-56页
第四章 加权关联规则挖掘算法研究第56-82页
   ·引言第56页
   ·基于加权潜在频繁模式树的加权关联规则挖掘算法第56-70页
     ·WPFPT-WARM 算法的基本思想第57页
     ·加权关联规则模型第57-62页
     ·加权潜在频繁模式树(WPFP-tree)的构造第62-67页
     ·WPFPT-WARM 算法第67-69页
     ·WPFPT-WARM 算法分析第69-70页
   ·基于WPFP-tree 寻找最大加权频繁项目集的算法第70-74页
     ·由WPFP-tree 挖掘最大加权频繁模式第71-72页
     ·WPFPT-WARM*算法第72-74页
   ·算法性能测试第74-81页
   ·本章小结第81-82页
第五章 动态告警数据库的增量式更新挖掘算法第82-97页
   ·引言第82页
   ·研究对象第82-83页
   ·增量式更新挖掘算法第83-96页
     ·加权支持度阈值改变时的增量式挖掘算法WPFPT-WARM(S)第84-89页
     ·数据库变化时的增量式挖掘算法WPFPT-WARM(D)第89-96页
   ·本章小结第96-97页
第六章 规则生成与挖掘系统实现第97-111页
   ·引言第97页
   ·规则生成方法第97-103页
     ·基于深度优先的规则生成方法DFS-RG第97-102页
     ·基于加权频繁模式的规则生成算法第102-103页
   ·规则的处理方法第103-106页
   ·挖掘系统实现的人机接口界面第106-108页
   ·实验与结果分析第108-110页
   ·本章小结第110-111页
第七章 基于稀疏贝叶斯方法的告警预测研究第111-126页
   ·引言第111-112页
   ·告警预测的数学模型第112-114页
   ·现有的基于SVM 的告警预测方法第114-116页
   ·基于稀疏贝叶斯的告警预测方法第116-125页
     ·稀疏贝叶斯理论第116-118页
     ·基于SBL 的告警预测算法APPM-SBL第118-121页
     ·实验与结果分析第121-125页
   ·本章小结第125-126页
第八章 全文总结第126-130页
   ·研究工作总结第126-128页
   ·研究工作展望第128-130页
致谢第130-131页
参考文献第131-139页
攻读博士学位期间的研究成果与奖励第139-141页

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