基于数据挖掘的光传输网故障诊断研究
致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7页 |
目录 | 第8-11页 |
1 引言 | 第11-16页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
1.2.1 数据挖掘的国内外研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 故障诊断的国内外研究现状 | 第12-14页 |
1.3 本文主要工作 | 第14页 |
1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
1.5 本章小结 | 第15-16页 |
2 相关知识介绍 | 第16-36页 |
2.1 告警相关性分析和算法 | 第16-20页 |
2.1.1 告警相关性方法的介绍 | 第16-19页 |
2.1.2 算法的分析比较 | 第19-20页 |
2.2 数据挖掘相关理论 | 第20-24页 |
2.2.1 数据挖掘的研究内容 | 第21页 |
2.2.2 数据挖掘算法的概述 | 第21-23页 |
2.2.3 关联规则挖掘算法的适应性 | 第23-24页 |
2.3 加权关联规则挖掘算法 | 第24-28页 |
2.3.1 加权关联规则挖掘基本算法 | 第24-26页 |
2.3.2 加权关联规则挖掘改进算法 | 第26-27页 |
2.3.3 改进支持度下界思想的加权关联规则算法 | 第27-28页 |
2.4 OpenMP多线程编程理论 | 第28-30页 |
2.4.1 并行编程模型的分析 | 第28-29页 |
2.4.2 OpenMP原理 | 第29-30页 |
2.5 光传输网告警信息分析 | 第30-35页 |
2.5.1 网管告警数据的特点 | 第30-31页 |
2.5.2 光传输网的常见故障 | 第31-35页 |
2.6 本章小结 | 第35-36页 |
3 告警数据处理 | 第36-47页 |
3.1 故障告警相关性分析 | 第36-38页 |
3.1.1 告警相关性分析过程 | 第36-37页 |
3.1.2 告警相关性分析在光传输网中的应用 | 第37-38页 |
3.2 告警预处理方法 | 第38-41页 |
3.2.1 数据选取 | 第39-40页 |
3.2.2 数据预处理 | 第40-41页 |
3.3 数据变换 | 第41-46页 |
3.3.1 滑动时间窗口实现告警事务转换 | 第41-43页 |
3.3.2 告警压缩处理 | 第43-44页 |
3.3.3 告警标准化处理 | 第44-46页 |
3.4 本章小结 | 第46-47页 |
4 关联规则算法的研究与改进 | 第47-56页 |
4.1 加权关联规则挖掘模型 | 第47-48页 |
4.2 问题的提出 | 第48-49页 |
4.3 算法总体思想 | 第49-50页 |
4.4 算法的具体实现 | 第50-55页 |
4.4.1 以项目出现概率设置权值 | 第50页 |
4.4.2 压缩矩阵的构造 | 第50-51页 |
4.4.3 主节点处理算法 | 第51-52页 |
4.4.4 从节点处理算法 | 第52-55页 |
4.5 本章小结 | 第55-56页 |
5 关联规则挖掘算法的实验分析 | 第56-60页 |
5.1 数据结构设计 | 第56-57页 |
5.2 挖掘算法实验设计 | 第57页 |
5.3 实验的结果与分析 | 第57-59页 |
5.3.1 支持度对执行效率的影响 | 第57-58页 |
5.3.2 数据量对算法执行效率的影响 | 第58-59页 |
5.4 本章小结 | 第59-60页 |
6 基于数据挖掘的故障诊断系统设计与实现 | 第60-70页 |
6.1 数据挖掘在故障诊断中的应用模型 | 第60-61页 |
6.2 故障诊断对象模型的设计 | 第61-64页 |
6.2.1 告警数据模型 | 第61-63页 |
6.2.2 故障数据模型 | 第63-64页 |
6.2.3 网络资源模型 | 第64页 |
6.3 主要模块的处理流程 | 第64-68页 |
6.3.1 告警预处理模块流程 | 第64-65页 |
6.3.2 关联规则挖掘模块处理流程 | 第65-66页 |
6.3.3 故障分析处理流程 | 第66-67页 |
6.3.4 故障诊断规则 | 第67-68页 |
6.4 本章小结 | 第68-70页 |
7 总结与展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-73页 |
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
学位论文数据集 | 第75页 |