案例推理關(guān)鍵技術(shù)研究及其在電信告警和故障診斷中的應(yīng)用.pdf

1、案例推理技術(shù)是基于“經(jīng)驗”的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，在大數(shù)據(jù)技術(shù)飛速發(fā)展的今天具有重要的理論研究價值和廣泛應(yīng)用前景。本文主要針對案例表示以及案例相似性度量方法、案例推理模型以及案例分類和案例規(guī)則推理方法進行了研究，在此基礎(chǔ)上探索了案例推理技術(shù)解決電信告警和故障診斷問題的方法。主要工作如下：
　?。?）在案例推理模型研究的基礎(chǔ)上，提出了一種基于優(yōu)化問題求解的案例推理模型。新模型在進行案例修正處理時引入迭代優(yōu)化策略，使得案例集多樣性增加，對于提高案

2、例推理的有效性有重要作用。用人工蜂群算法求解函數(shù)優(yōu)化問題來仿真案例推理求解過程，提出了多維人工蜂群算法，與標(biāo)準(zhǔn)算法相比在求解精度和計算時間方面都具有良好的特性。
　?。?）在案例分類和基于案例的規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法研究基礎(chǔ)上，針對支持向量機分類方法中核函數(shù)的參數(shù)和懲罰因子的選擇問題進行了研究，引入人工免疫算法進行參數(shù)優(yōu)化并解決了免疫算法的變異盲目性，提高了算法的搜索精度和分類效果。針對關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法中標(biāo)準(zhǔn)的Apriori算法計算開銷大的

3、問題，提出一種高性能多維挖掘算法，采用水平存放的事務(wù)標(biāo)識列表計算候選項集的支持度，應(yīng)用地址索引的剪枝策略，有效縮短了算法的運行時間并減少了占用的內(nèi)存空間。
　?。?）研究了基于最大團問題求解的案例相似性度量方法，通過分析局部搜索算法和進化算法求解最大團問題的特點，提出了具有懲罰值的penalty_BLS算法，結(jié)合隨機選點的random_BLS算法進一步提出分階段PBLS算法，PBLS算法減弱了算法本身對案例集的依賴性，提高了求解效

4、率?；谶M化算法，提出基于度的修復(fù)方法，結(jié)合精英選擇的隨機配對過程，以及大幅度均勻交叉和倒位變異，提出了一種快速進化算法FGA，新算法增加了種群的多樣化，使算法的局部搜索和全局搜索趨于優(yōu)化。實驗結(jié)果表明其運行時間相對于其他算法較短，算法對大部分圖例均可求得最優(yōu)解。
　?。?）針對通信網(wǎng)絡(luò)的告警管理和故障診斷問題，結(jié)合模型推理、規(guī)則推理和案例推理，提出了一種基于混合推理的故障告警管理模型。根據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)的分層特點，提出告警樹表達模型，