受经验约束的Web故障监测数据自适应重写算法

发布时间：2018-06-30 07:35

  本文选题：Web + 异常数据　； 参考：《科技通报》2015年02期

【摘要】：对Web故障监测异常数据的自适应重写可以实现对Web数据库的极值扰动盲分离,提高Web故障监测数据库的访问能力,进而提高对Web网络故障的诊断性能。提出基于极值扰动的Web异常数据自适应重写算法,引入自适应经验函数,优化粒子群进化搜索能力。选择一定的基函数与故障监测信号进行匹配,为了使粒子群摆脱局部极值,增加了极值扰动算子,进行经验约束函数调控,提高对Web网络故障的诊断性能。仿真实验表明,该算法能有效实现对Web网络故障数据的自适应重写,信号恢复和跟踪效果较好,提高了对Web数据库的访问精度,在Web网络数据库故障检测和数据调度访问等领域具有较好的应用价值。
[Abstract]:The adaptive rewriting of the abnormal data of Web fault monitoring can realize the blind separation of the extremum disturbance of the Web database, improve the access ability of the Web fault monitoring database, and then improve the fault diagnosis performance of the Web network. An adaptive rewriting algorithm for Web anomaly data based on extremum perturbation is proposed. The adaptive empirical function is introduced to optimize the evolutionary search ability of PSO. A certain basis function is selected to match the fault monitoring signal. In order to get rid of the local extremum of PSO, the extreme perturbation operator is added and the empirical constraint function is adjusted to improve the fault diagnosis performance of Web network. The simulation results show that the algorithm can effectively realize the adaptive rewriting of the fault data of Web network, and the effect of signal recovery and tracking is better, and the access precision of Web database is improved. It has good application value in the fields of Web network database fault detection and data scheduling access.
【作者单位】： 太原学院计算机工程系;
【基金】：山西省软科学研究项目资助(2013041006-02)
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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