基于深度学习技术的EMS告警信息分析研究
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 EMS告警信息分析技术发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3 深度学习自然语言处理技术发展现状 | 第15-19页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第19-22页 |
| 第二章 告警信息人工经验筛选法研究 | 第22-36页 |
| 2.1 EMS告警信息概述 | 第22-26页 |
| 2.2 告警信息人工经验筛选法 | 第26-34页 |
| 2.2.1 告警信号字段划分 | 第26-28页 |
| 2.2.2 告警信号关键字选取 | 第28页 |
| 2.2.3 告警信号筛选方案 | 第28-34页 |
| 2.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 告警信息深度学习筛选法研究 | 第36-52页 |
| 3.1 告警信号深度学习筛选法的基本过程 | 第36-39页 |
| 3.2 深度学习技术原理 | 第39-48页 |
| 3.2.1 人工神经网络原理 | 第39-41页 |
| 3.2.2 RNN模型原理 | 第41-45页 |
| 3.2.3 LSTM模型原理 | 第45-48页 |
| 3.3 文本向量化方法 | 第48-50页 |
| 3.3.1 词袋模型 | 第48-49页 |
| 3.3.2 分布式表示 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 告警信息筛选实验与结果 | 第52-70页 |
| 4.1 数据准备与实验环境 | 第52-53页 |
| 4.2 人工经验筛选法实验 | 第53-55页 |
| 4.3 深度学习筛选法实验 | 第55-66页 |
| 4.3.1 实验参数 | 第56页 |
| 4.3.2 实验过程与结果 | 第56-62页 |
| 4.3.3 对比实验 | 第62-66页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第66-67页 |
| 4.5 筛选系统搭建 | 第67-69页 |
| 4.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 结论 | 第70-71页 |
| 5.2 展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第78-79页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第79页 |
