| 面向邊緣計(jì)算的電力通信網(wǎng)告警歸并技術(shù)研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：574 K | |
| 標(biāo)簽： 無監(jiān)督學(xué)習(xí) DBSCAN 告警歸并 | |
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| 文檔介紹：電力通信網(wǎng)的覆蓋范圍及復(fù)雜程度逐漸增大，為電力通信網(wǎng)帶來巨大的運(yùn)維壓力。通過部署邊緣節(jié)點(diǎn)在邊緣側(cè)完成數(shù)據(jù)采集和信息過濾，提供計(jì)算支持，能夠極大程度上緩解電力通信網(wǎng)管理側(cè)壓力。告警分析是運(yùn)維當(dāng)中的重難點(diǎn)問題，傳統(tǒng)的告警分析先使用規(guī)則對于告警進(jìn)行歸并從而減少后續(xù)處理的工作量，但是規(guī)則的完備需要大量專家知識和人力資源的投入且存在局限性。將無監(jiān)督聚類引入到電力通信邊緣云部署架構(gòu)下的告警歸并流程當(dāng)中，提出了一個(gè)新的輕量級算法，將基于密度的聚類方法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN)與現(xiàn)有的歸并規(guī)則進(jìn)行結(jié)合，結(jié)果表明加入無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠顯著提高告警歸并的效果，切實(shí)提高了電力通信網(wǎng)運(yùn)維中缺陷定位的準(zhǔn)確性和完備性。 | |
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