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多域分布式网络中告警模糊关联规则挖掘的研究

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多域分布式网络中告警模糊关联规则挖掘的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-13页
缩略词表第13-14页
主要数学符号表第14-15页
第一章 绪论第15-19页
  1.1 选题依据与研究意义第15-16页
  1.2 国内外研究现状第16-17页
  1.3 论文研究内容与主要创新点第17页
  1.4 论文结构第17-19页
第二章 论文相关基础知识第19-32页
  2.1 网络管理模型第19页
  2.2 模糊数据挖掘第19-30页
    2.2.1 数据挖掘第19-24页
    2.2.2 模糊理论第24-27页
    2.2.3 模糊关联规则挖掘第27-30页
  2.3 Hadoop分布式计算平台第30-31页
    2.3.1 HDFS的体系结构第30页
    2.3.2 MapReduce并行编程模型第30-31页
  2.4 本章小结第31-32页
第三章 基于模糊关联规则挖掘的网络故障诊断系统总体设计第32-38页
  3.1 系统总体结构模型第32-34页
  3.2 多域分布式网络中告警模糊关联规则挖掘子模块的设计第34-36页
    3.2.1 大型通信网络管理站点间的分布式模型第34-35页
    3.2.2 挖掘站点间的局部-局部分布式模型和全局-局部分布式模型第35-36页
  3.3 多域分布式网络中告警模糊关联规则挖掘的总体工作流程第36-37页
  3.4 本章小结第37-38页
第四章 多域分布式网络中告警的预处理第38-62页
  4.1 多域分布式网络中统一告警信息模型的建立第38-40页
    4.1.1 网络告警的特征第38-39页
    4.1.2 告警信息字段的提取第39-40页
  4.2 多域分布式网络中告警事务库的建立第40-42页
    4.2.1 事务的提取策略第40-42页
    4.2.2 分布式网络中建立告警事务库的同步策略第42页
  4.3 有效的模糊告警事务库的建立第42-51页
    4.3.1 告警的量化处理第42-44页
    4.3.2 基于FCM改进的告警模糊化处理算法CPFCM的基本思想第44-45页
    4.3.3 CPFCM模糊化处理算法在分布式网络中的具体实现第45-50页
    4.3.4 CPFCM模糊化算法总体MapReduce框架第50-51页
  4.4 基于Hadoop平台的CPFCM算法的仿真分析第51-61页
    4.4.1 仿真环境第51-52页
    4.4.2 数据准备第52-53页
    4.4.3 算法的聚类效果分析第53-54页
    4.4.4 算法运行时间的性能分析第54-59页
    4.4.5 算法对模糊关联规则挖掘最终结果的整体影响的分析第59-61页
  4.5 本章小结第61-62页
第五章 多域分布式网络中的告警模糊关联规则挖掘算法第62-84页
  5.1 模糊频繁项集与模糊关联规则的表示形式第62-65页
  5.2 基于Fuzzy FP-tree的告警模糊关联规则挖掘算法第65-69页
  5.3 多域分布式网络中基于Fuzzy FP-tree的局部-局部挖掘算法第69-75页
    5.3.1 全局有效模糊告警事务库的形成第69-70页
    5.3.2 按子域站点号划分Flist第70-72页
    5.3.3 划分全局有效模糊告警事务库第72-73页
    5.3.4 各个子域站点基于Fuzzy FP-tree并行挖掘模糊关联规则第73-75页
  5.4 多域分布式网络中基于Fuzzy FP-tree的全局-局部挖掘算法第75-78页
    5.4.1 各个子域站点挖掘域内模糊关联规则第75页
    5.4.2 全局站点挖掘域间模糊关联规则第75-78页
  5.5 多域分布式网络中FFPLLA算法及FFPGLA算法仿真分析第78-83页
    5.5.1 仿真环境第78页
    5.5.2 模糊最小支持度对算法性能的影响第78-79页
    5.5.3 模糊最小置信度对算法性能的影响第79-80页
    5.5.4 算法基于运行时间的性能分析第80页
    5.5.5 算法的准确率分析第80-83页
  5.6 本章小结第83-84页
第六章 结论第84-86页
  6.1 总结第84页
  6.2 展望第84-86页
致谢第86-87页
参考文献第87-90页
个人简历和攻硕期间取得的研究成果第90-91页

本篇论文共91页,点击这进入下载页面
 
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