基于小波神经网络的告警信息相关性挖掘策略

• 作者: 刘晓清 吴大鹏 熊余 王汝言 赵莹
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 故障管理 告警关联分析 加权关联规则 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2379-2384
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 5809字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1146.2013.01701

摘要

针对现有告警信息相关性分析方法没有客观全面考虑各告警的重要程度，无法体现告警之间个体差异性等问题，该文提出一种基于小波神经网络的加权关联规则告警挖掘算法。综合告警级别、告警类型以及告警设备类型3个主要告警属性，将其作为小波神经网络的输入，通过对历史样本数据的学习确定连接权值，合理地评估各个告警属性重要程度，利用所得权值向量进一步挖掘告警加权关联规则。结果表明所提算法在权值确定时能够综合考虑告警信息的多个属性及历史经验，得到的权值更能合理地反映告警重要度，所得关联规则能够更加准确地反映告警之间的相关性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊余	重庆邮电大学宽带泛在接入技术研究所	44	177	7.0	11.0
2	王汝言	重庆邮电大学宽带泛在接入技术研究所	163	757	13.0	18.0
3	吴大鹏	重庆邮电大学宽带泛在接入技术研究所	89	446	11.0	16.0
4	赵莹	重庆邮电大学宽带泛在接入技术研究所	7	29	3.0	5.0
5	刘晓清		1	15	1.0	1.0