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摘要:
随着网络规模的不断扩大,为了保障网络安全、稳定运行,需要一种更高效的网络故障预警算法.通过对传统网络故障预警算法优缺点的分析,针对其缺点进行优化改进,采用离群点检测算法建立网络故障预警模型.对异常检测算法数据进行预处理,在Hadoop平台上计算数据异常指数,并不断调整阈值参数.实验结果表明,改进型离群点检测算法故障检测率达到98%,可对网络故障进行有效预警.
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基于改进BP神经网络的网络故障诊断研究
网络故障诊断
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初期终止
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 网络故障预警算法研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 网络故障 故障预警 离群点 Hadoop平台
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 计算机网络与通信
研究方向 页码范围 194-197
页数 4页 分类号 TP309
字数 3291字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.192345
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 丁岳伟 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 57 340 11.0 15.0
2 李子为 上海理工大学光电信息与计算机工程学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
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网络故障
故障预警
离群点
Hadoop平台
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
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