检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

网络服务异常事件告警因果图构造方法

电信科学 2024年第5期40卷 152-164页

作者：张蕾靖宇涵何波戚琦陈晨王敬宇中国联合网络通信集团有限公司北京100033 北京邮电大学网络与交换技术全国重点实验室北京100876 新讯数字科技有限公司北京100091

网络服务系统中,异常事件的发生经常导致系统中产生大量告警事件,形成告警风暴。运维人员需要花费大量的时间和精力从这些告警数据中寻找关键信息、确定异常事件的根源。为了减少运维人员所需处理的告警数量,智能化、自动化地提取告警... 详细信息

网络服务系统中,异常事件的发生经常导致系统中产生大量告警事件,形成告警风暴。运维人员需要花费大量的时间和精力从这些告警数据中寻找关键信息、确定异常事件的根源。为了减少运维人员所需处理的告警数量,智能化、自动化地提取告警风暴中的根源告警,基于网络服务告警的传播模式分析,提出了一种告警因果图构造方法,并将其应用于提取异常事件发生时的告警风暴关键信息。实验使用运营商现网管理系统的真实数据集,通过告警风暴摘要提取实验,验证了告警因果图生成的效果,并进行了相关案例的物理意义分析。结果表明,使用告警因果图生成的方式进行告警风暴摘要提取,达到了96%的召回率,保留了绝大部分关键信息。同时,使用该方法对系统产生的告警进行压缩,对较难压缩的告警码的压缩率能够达到66.5%。

关键词：告警压缩异常事件告警风暴摘要因果图智能运维

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

异常事件监控驱动的动态再调度研究

现代制造工程 2016年第5期 34-39页

作者：沈跃刘婷婷汪惠芬孙海刚南京理工大学机械工程学院南京210094

针对实际生产中由于各种异常事件导致初始调度计划不能适应动态生产环境的问题,提出了一种基于异常事件监控的动态再调度优化策略。建立异常事件监控系统与动态再调度之间的关联框架,通过监控获知异常事件的发生并以此来驱动再调度。再... 详细信息

针对实际生产中由于各种异常事件导致初始调度计划不能适应动态生产环境的问题,提出了一种基于异常事件监控的动态再调度优化策略。建立异常事件监控系统与动态再调度之间的关联框架,通过监控获知异常事件的发生并以此来驱动再调度。再调度是运用滚动窗口技术把动态变化的过程转换为连续的静态调度区间,然后用Pareto的多目标遗传算法对每个区间进行调度优化。根据异常事件的不同,设计了相应再调度机制(滚动窗口的更新、算法参数的初始化),又根据动态调度问题的特性,设计了有效的多目标选择操作和遗传操作,最后通过实例验证这种动态调度的有效性和可行性。

关键词：异常事件动态再调度滚动窗口多目标遗传算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

飞行训练异常事件识别和预测研究

飞行训练异常事件识别和预测研究

作者：史宇中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着近几年民航业的不断发展,飞行训练需求量不断加大,飞行训练安全要求不断提高。在飞行训练过程中将产生十分庞大的飞行数据,基于收集到的飞行数据进行研究,将有助于保障飞行训练安全,提高飞行训练品质。但是目前针对飞行训练数据研... 详细信息

随着近几年民航业的不断发展,飞行训练需求量不断加大,飞行训练安全要求不断提高。在飞行训练过程中将产生十分庞大的飞行数据,基于收集到的飞行数据进行研究,将有助于保障飞行训练安全,提高飞行训练品质。但是目前针对飞行训练数据研究的内容较少,飞行训练安全问题研究不充分。针对上述问题,本文对收集到的飞行训练数据进行分析研究飞行训练安全问题。通过对某训练机型飞行时产生的大量数据进行深入分析,利用收集到的数据对飞行训练中发生的异常事件进行识别,结合神经网络对飞行训练异常事件进行预测,开发飞行训练异常事件识别预测系统。具体研究内容如下:首先,详细介绍了收集到的飞行训练数据文件的具体内容,分析研究文件中数据字段的含义和各字段之间的内在关联,为下一步研究做铺垫。接下来介绍了飞行训练中主要的异常事件内容,介绍了该异常事件是如何发生的,其事件的产生与文件中数据的内在联系。之后构建飞行训练专家知识库,对收集到的飞行训练数据分析研究,明确该事件产生原因,产生时间以及产生的具体内容。其次,对飞行训练数据进行数据清洗和特征工程处理保障数据的可用性,为后续预测研究做铺垫。基于上述飞行训练数据的分析研究后,采用神经网络对飞行训练异常事件进行预测研究。构建多个包括基于注意力机制的CNN-BILSTM预测模型、基于增量式学习的多元线性回归模型以及基于增量式学习的CNN-BILSTM-Attention模型,并对比各模型之间的优缺点,选择基于增量式学习的CNN-BILSTM-Attention模型作为系统预测模型。最后,按照软件工程流程设计并实现飞行训练异常事件识别和预测系统,设计实验验证该系统的可靠性和可用性。通过研究开发飞行训练异常事件识别和预测系统,可以对飞行训练异常事件进行识别和预测分析。通过实验表明该系统可以有效识别预测飞行训练异常事件,可以有效利用收集的飞行训练数据,对后续飞行训练安全研究起到一定帮助,保障飞行训练安全。

关键词：飞行训练安全异常事件神经网络

基于深度高斯过程回归的视频异常事件检测方法

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

电子测量与仪器学报 2021年第3期35卷 158-164页

作者：王栋张晓俊戴丽华苏州工业职业技术学院苏州215000 苏州大学光电科学与工程学院苏州215006

针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特... 详细信息

针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特征提取和检测两个步骤。在测试阶段,相对于训练样本集的后验概率的对数似然较小的被判定为异常。方法在一个模拟数据集和一个完全真实的数据集上进行了实验验证,实验结果证明所提出的方法在两个数据集上分别达到了83.9%的帧级AUC和34.4%的帧级AUC,在性能上达到了现有技术发展水平。

关键词：视频监控异常事件高斯过程回归深度核学习卷积神经网络

多维时序数据上的异常事件检测与噪声修复技术研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

多维时序数据上的异常事件检测与噪声修复技术研究

作者：王丙昊哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在社会生产生活中,往往需要布置大量传感器去采集时序数据,但是由于采集错误、传感器自身功率变化、网络传输异常或人为干预等原因,时序数据中难免会出现一些异常。然而,现有的多维时间序列异常检测算法没有对异常数据的类型进行区分,... 详细信息

在社会生产生活中,往往需要布置大量传感器去采集时序数据,但是由于采集错误、传感器自身功率变化、网络传输异常或人为干预等原因,时序数据中难免会出现一些异常。然而,现有的多维时间序列异常检测算法没有对异常数据的类型进行区分,用户往往会将检测出的异常数据全部清洗掉,导致清洗后的数据丢失大量具有意义的事件和特征。本文将异常数据分为噪声和异常事件两类,分别针对多维时序数据上的异常事件检测问题和噪声修复问题展开了研究。在多维时序数据的异常事件检测技术的研究中,本文主要提出了无监督和有监督相结合的异常事件检测框架AEDF-CUS,该框架包括候选点选取、特征提取、无监督聚类以及有监督概率分类四大模块,最终目标是训练出一个能够完成异常事件检测任务的分类器。给定待检测多维时间序列,AEDF-CUS首先对其进行候选点选取,然后通过特征提取模块提取出各个候选点的规模、相关性和方差特征,最后交由训练好的概率分类器进行类别标签判断,并返回异常检测结果。实验结果表明,AEDF-CUS能够有效地区分多维时间序列中的噪声和异常事件,而且检测性能明显优于现有的CABD算法。在多维时序数据的噪声修复技术的研究中,本文提出了基于ARIMA的单点噪声修复算法,该算法使用ARIMA模型对噪声数据点的各维属性值独立地进行预测修复,最终达到了单点噪声修复的目的;为了解决多维时序数据上的连续噪声修复问题,本文提出了 ConvLSTM-M算法,该算法首先使用ConvLSTM模型对连续噪声进行预测修复,然后使用连续噪声区域前后时序数据点的均值特征对预测修复的结果进行调整。最后,通过在真实数据集上的对比实验,验证了两个算法在解决多维时间序列噪声修复问题上的有效性和优越性。

关键词：多维时序数据单点噪声连续噪声异常事件

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于一类神经网络的视频异常事件检测方法

电子测量与仪器学报 2021年第7期35卷 60-65页

作者：蒋卫祥李功常州信息职业技术学院软件与大数据学院常州213164 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

视频异常事件检测一直是一个具有挑战性的问题,现有的方法往往把视频特征提取和异常检测模型建立两个步骤独立设计,导致方法无法达到最优。针对该问题,设计了一种一类神经网络方法用于视频异常检测。该方法结合了自编码器的逐层数据表... 详细信息

视频异常事件检测一直是一个具有挑战性的问题,现有的方法往往把视频特征提取和异常检测模型建立两个步骤独立设计,导致方法无法达到最优。针对该问题,设计了一种一类神经网络方法用于视频异常检测。该方法结合了自编码器的逐层数据表示形式能力以及一类分类能力,隐藏层的特征是针对异常检测的特定任务而构建的,从而获得了一个超平面以将所有正常样本与异常样本分开。实验结果表明,提出的方法在PED子集和PED2子集上分别达到了94.9%的帧级AUC和94.5%的帧级AUC,在Subway数据集上实现了80个正确事件检测,证实了该方法在工业和城市环境中的广泛适用性。

关键词：视频监控异常事件一类神经网络深度学习自编码网络

多特征提取与深度学习关口计量装置异常事件识别方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国测试 2021年第5期47卷 104-111页

作者：徐严军吴蒙白佳灵丁熠辉谢智卢宏肖先勇国网四川省电力公司计量中心四川成都610045 四川大学电气工程学院四川成都610065

针对现有研究对关口计量装置定期检修会造成人力物力的浪费,以及通过指标赋权进行打分受人工干预较明显等不足,该文基于用户用电采集系统中的异常事件数据,提出一种多特征提取与深度学习相结合的关口计量装置异常事件识别的方法。通过... 详细信息

针对现有研究对关口计量装置定期检修会造成人力物力的浪费,以及通过指标赋权进行打分受人工干预较明显等不足,该文基于用户用电采集系统中的异常事件数据,提出一种多特征提取与深度学习相结合的关口计量装置异常事件识别的方法。通过分析不同计量异常事件反映出的数据异常形式,从不同维度提取14个特征,并将归一化后的特征作为深度学习模型的输入。在此基础上,通过无监督的预训练和有监督微调构建深度学习模型,自动学习得到输入特征与类别标签之间的非线性映射关系,构建出能识别关口计量装置异常事件的分类识别模型。通过某地区电网多个关口计量装置终端的数据对所提方法进行验证,结果证明所提方法能够准确识别出不同的异常事件,且具有良好的鲁棒性。

关键词：关口计量装置异常事件特征提取堆叠自动编码器状态评价

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

异常事件下高速道路交通状态的分析与仿真

交通运输工程学报 2008年第2期8卷 116-121页

作者：张海军张珏杨晓光上海市政工程设计研究总院上海200092 上海市城市综合交通规划研究所上海200040 同济大学交通运输工程学院上海200092

为了考察异常事件对高速道路交通运行的影响,对事发后高速道路局部交通状态的演变过程进行了分解,分析了各阶段的事发点通行能力,并将事发点通行能力的影响因素归纳为事件性质、阻塞行车道宽度、事件发生位置、现场行车秩序与上游交通... 详细信息

为了考察异常事件对高速道路交通运行的影响,对事发后高速道路局部交通状态的演变过程进行了分解,分析了各阶段的事发点通行能力,并将事发点通行能力的影响因素归纳为事件性质、阻塞行车道宽度、事件发生位置、现场行车秩序与上游交通量等五类,针对交通事故引起局部车道临时关闭这一典型的异常事件,进行微观交通仿真。仿真结果表明:行车延误随着车道关闭开始大幅度增长,直至车道开放,之后开始降低,整个演变过程伴随着波动;当交通量接近于道路通行能力时,交通流系统处于脆弱的平衡状态,异常事件极易引起大范围、长时间的交通拥堵,此时,应采取交通诱导和匝道控制等必要的措施来转移部分交通量,减小异常事件的影响。

关键词：高速道路通行能力异常事件交通仿真

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

异常事件下的城市轨道交通网络特征分析

城市轨道交通研究 2014年第11期17卷 17-21,27页

作者：涂颖菲蒲琪同济大学经济与管理学院上海200092 同济大学铁道与城市轨道交通研究院上海博士后200092

网络结构是城市轨道交通网络的一个重要特征。异常事件下网络结构特征的变化往往决定了事件所产生的影响。以新加坡的轨道交通网络为对象,首先基于3类中心度指标分析网络的结构特征,对站点和线路进行了比较;然后分析了1个站点关闭这类... 详细信息

网络结构是城市轨道交通网络的一个重要特征。异常事件下网络结构特征的变化往往决定了事件所产生的影响。以新加坡的轨道交通网络为对象,首先基于3类中心度指标分析网络的结构特征,对站点和线路进行了比较;然后分析了1个站点关闭这类异常事件下网络结构特征指标发生的变化,基于此能界定破坏网络连通性及明显改变网络结构均衡性的2类关键站点;最后阐述了分析结果在城市轨道交通系统运营管理方面的应用价值。

关键词：城市轨道交通网络结构中心度异常事件