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1、天津大學(xué)博士學(xué)位論文案例推理關(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ResearchesontheKeyTechnologiesofCasebasedReasoningItsApplicationsinTelecommunicationAlarmFaultDiagnosis一級(jí)學(xué)科:信息與通信工程學(xué)科專業(yè):信息與通信工程作者姓名:張素琪指導(dǎo)教師:滕建輔教授天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院二
2、零一四年六月萬(wàn)方數(shù)據(jù)中文摘要中文摘要案例推理技術(shù)是基于“經(jīng)驗(yàn)”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?jī)r(jià)值和廣泛應(yīng)用前景。本文主要針對(duì)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(jìn)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(wèn)題的方法。主要工作如下:(1)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(wèn)題求解的案例推理模型。新模型在進(jìn)行案例修正處理時(shí)引入迭代優(yōu)化策略,使得案例
3、集多樣性增加,對(duì)于提高案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(wèn)題來(lái)仿真案例推理求解過(guò)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(jì)算時(shí)間方面都具有良好的特性。(2)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(duì)支持向量機(jī)分類方法中核函數(shù)的參數(shù)和懲罰因子的選擇問(wèn)題進(jìn)行了研究,引入人工免疫算法進(jìn)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(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法中標(biāo)準(zhǔn)的Aprii算法計(jì)算
4、開(kāi)銷大的問(wèn)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(shí)列表計(jì)算候選項(xiàng)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(yùn)行時(shí)間并減少了占用的內(nèi)存空間。(3)研究了基于最大團(tuán)問(wèn)題求解的案例相似性度量方法,通過(guò)分析局部搜索算法和進(jìn)化算法求解最大團(tuán)問(wèn)題的特點(diǎn),提出了具有懲罰值的penalty_BLS算法,結(jié)合隨機(jī)選點(diǎn)的rom_BLS算法進(jìn)一步提出分階段PBLS算法,PBLS算法減弱了算法本身對(duì)案例集的依賴性,提高了求解效率。基于進(jìn)
5、化算法,提出基于度的修復(fù)方法,結(jié)合精英選擇的隨機(jī)配對(duì)過(guò)程,以及大幅度均勻交叉和倒位變異,提出了一種快速進(jìn)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明其運(yùn)行時(shí)間相對(duì)于其他算法較短,算法對(duì)大部分圖例均可求得最優(yōu)解。(4)針對(duì)通信網(wǎng)絡(luò)的告警管理和故障診斷問(wèn)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(diǎn),提出告警樹(shù)表達(dá)模型,實(shí)現(xiàn)了基于告警樹(shù)和混合
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