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神经网络在确定关联规则挖掘算法权值中的应用研究李彤岩 李兴明



  摘要:提出了运用神经网络确定权值的方法,将网络告警信息的三个主要属性作为神经网络的输入,通过样本的训练来确定神经网络的连接权,从而识别网络告警的权值。这种权值确定法既体现了专家的经验知识,又能够随着网络拓扑的变化更新连接权。建模及仿真结果表明,与其他权值确定方法相比,神经网络方法更加实用和有效。
  关键词:加权关联规则; 通信网告警相关性分析; 神经网络; 连接权
  中图分类号:TP301文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2008)05-1440-02
  
  随着通信网的迅速发展和通信业务的扩展,网络的故障管理也就显得至关重要。利用数据挖掘技术中的关联规则挖掘对网络告警信息进行相关性分析,从而查找故障的根源是目前研究的热点。关联规则挖掘算法[1~3]最早是由Agrawal等人提出来,其算法思想是要找出不同数据之间的关联性。这正适合通信网告警相关性分析的研究。现有的关联规则挖掘算法大多是将数据库中的记录看成平等的,即各个项目具有相同的权值,然而通信网告警数据的特点是告警通常由很多属性构成,告警级别是其中表征告警严重程度的一个主要度量;告警设备所处的节点度数不同,对网络产生的影响也会不同。在关联规则挖掘时不能简单地将各项告警记录之间的关系看做是平等的。为了解决这个问题,可以综合考虑影响告警属性的各种因素,为告警信息分配相应的权值,采用加权关联规则挖掘算法来进行通信网告警相关性分析。加入了权值,就可以挖掘出更多重要信息,而去除一些并不重要的告警信息,从而增加挖掘的效率,减少挖掘的数据空间。权值的分析本身就是一个难点,而且通信网是一个拓扑结构动态变化的网络,告警的权值要能够反映网络动态变化的特性。 
  一般告警权值是依靠网络专家的经验来确定的,但是在现代通信网的条件下,告警数量成千上万,网络变化错综复杂,单单依靠人力是不可能很好地解决,所以就迫切需要一种既能够体现专家的经验知识又能够适应复杂的通信网特点的权值识别方法。文献[4]提出了一种加权关联规则挖掘算法的思想。其算法是基于购物篮分析的,项目集中各项权值可以由物品的价格和利润等很直观的因素决定。但是这种方法并不适合通信网告警权值的确定。因为其权值是由很多因素决定的,有些因素并不好定量分析,而且各个因素对网络的影响程度也不相同,不能直接使用已有的加权关联规则挖掘算法。文献[5,6]提出了层次分析法来确定告警权值,但是其中的参考因素太客观,不能很好地处理告警权值,而且在网络拓扑发生变化时必须重新确定权值,不能够参照以前的经验知识,就使得权值的更新变得非常复杂。
  本文采用神经网络的方法将影响网络告警的因素作为神经网络的输入。通过样本学习来训练连接权,使得神经网络的连接权可以存储网络的信息。其中既包括告警属性这样的客观因素,又包括专家经验这样的主观因素,能够快速有效地确定权值。如果网络的拓扑信息发生变化,还可以对连接权进行更新,通过更新算法的研究,使得告警可以充分体现网络动态变化的特点,具有很强的实时性。 ......
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