遗传算法在网络告警预测中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 概述 | 第10-14页 |
| ·网络告警预测问题的提出 | 第10-11页 |
| ·网络告警预测的数学模型 | 第11-13页 |
| ·论文内容及安排 | 第13-14页 |
| 第二章 网络告警预测技术研究现状 | 第14-23页 |
| ·基于序列模式的挖掘 | 第15-16页 |
| ·基于分类方法的挖掘 | 第16-17页 |
| ·基于支持向量机的挖掘 | 第17-20页 |
| ·基于遗传算法的挖掘 | 第20-23页 |
| 第三章 遗传算法的原理和应用 | 第23-35页 |
| ·遗传算法的起源 | 第23-26页 |
| ·遗传算法的原理 | 第26-32页 |
| ·遗传算法的原理 | 第26-28页 |
| ·遗传算法的关键问题 | 第28页 |
| ·遗传算法的优势和特点 | 第28-32页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第32页 |
| ·遗传算法的结构 | 第32-35页 |
| ·编码与译码 | 第32-33页 |
| ·遗传操作 | 第33-34页 |
| ·参数控制 | 第34-35页 |
| 第四章 基于遗传算法的网络告警预测分析与系统设计 | 第35-46页 |
| ·种群初始化 | 第36-39页 |
| ·关联规则与适应度函数 | 第39-40页 |
| ·关联规则 | 第39-40页 |
| ·适应度函数 | 第40页 |
| ·遗传算子设计 | 第40-45页 |
| ·选择操作 | 第40-42页 |
| ·交叉操作 | 第42-44页 |
| ·变异操作 | 第44-45页 |
| ·全局最优收敛 | 第45-46页 |
| 第五章 算法实现与实验结果分析 | 第46-60页 |
| ·算法平台构建与实现 | 第46-52页 |
| ·算法平台简介 | 第46-47页 |
| ·算法平台结构 | 第47-48页 |
| ·算法主程序 | 第48-52页 |
| ·实验结果及其分析与改进 | 第52-60页 |
| ·实验结果分析 | 第52-58页 |
| ·下一步工作及改进 | 第58-60页 |
| 第六章 结束语 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
