带外监控系统数据预处理与故障诊断方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-15页 |
| 1.2.1 服务器监控技术及标准 | 第11-12页 |
| 1.2.2 数据预处理方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 故障诊断研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.4 研究现状分析 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及预期成果 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 具有诊断功能的带外监控系统框架 | 第17-25页 |
| 2.1 现有监控系统及其分析 | 第17-21页 |
| 2.1.1 带内监控系统及其不足 | 第17-19页 |
| 2.1.2 带外监控系统及其不足 | 第19-21页 |
| 2.2 带外监控系统框架构建 | 第21-24页 |
| 2.2.1 系统体系结构 | 第21-23页 |
| 2.2.2 功能模块工作流程 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 带外监控系统数据预处理方法研究 | 第25-45页 |
| 3.1 带外监控数据特征和质量问题 | 第25-26页 |
| 3.1.1 监控数据特征 | 第25-26页 |
| 3.1.2 监控数据质量 | 第26页 |
| 3.2 带外监控数据预处理 | 第26-37页 |
| 3.2.1 带外监控数据集描述 | 第27-28页 |
| 3.2.2 带外监控数据的属性集选择 | 第28-30页 |
| 3.2.3 带外监控数据的平滑处理 | 第30-31页 |
| 3.2.4 带外监控数据粗大误差判别 | 第31-33页 |
| 3.2.5 带外监控数据缺失的填充 | 第33-36页 |
| 3.2.6 带外监控数据的归一化 | 第36-37页 |
| 3.3 带外监控数据预处理实验 | 第37-44页 |
| 3.3.1 数据获取与存储实验 | 第37-40页 |
| 3.3.2 数据预处理实验 | 第40-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于改进BP神经网络的硬件故障诊断方法 | 第45-66页 |
| 4.1 带外监控系统硬件故障描述 | 第45-46页 |
| 4.2 带外监控系统硬件故障诊断模型选取 | 第46-53页 |
| 4.2.1 BP神经网络 | 第47-49页 |
| 4.2.2 BP神经网络改进方法 | 第49-52页 |
| 4.2.3 改进BP神经网络在故障诊断中的应用 | 第52-53页 |
| 4.3 硬件故障诊断改进BP神经网络建模 | 第53-59页 |
| 4.3.1 样本数据选择 | 第53-54页 |
| 4.3.2 模型层数及各层节点数选择 | 第54-56页 |
| 4.3.3 激励函数选择 | 第56-57页 |
| 4.3.4 训练函数选择 | 第57-58页 |
| 4.3.5 诊断模型的建立 | 第58-59页 |
| 4.4 硬件故障诊断实验结果与分析 | 第59-64页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第59-64页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
