民航旅客服务信息系统告警关联规则挖掘

发布时间：2017-07-14 16:15

  本文关键词：民航旅客服务信息系统告警关联规则挖掘

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【摘要】：民航旅客信息服务系统是民航业重要信息系统,承载着民航大量的重要业务,需要保持每天无间断的持续运行,国家和民航局对民航旅客信息服务系统的安全可靠运行提出了很高的要求。一旦系统发生异常,会引发与之关联的系统产生大量的告警信息,给系统维护人员进行故障定位带来极大困难。因此,准确合理地分析告警信息特征,进行告警关联规则的挖掘,就显得尤为重要。本文的主要工作如下:首先针对民航旅客服务信息系统告警数据非结构化的特性,提出了基于XML格式的数据结构化方法,利用此方法提取出告警数据对应的各个属性值。对于在时间维度上进行分布的告警数据,如何将其处理为类似购物篮的条目,本文用时间滑动窗口模型对其进行处理,并对于时间滑动窗口模型中窗口大小设置问题,进行了多组实验,提出了时间窗口大小要依据告警事件持续的时间的方案。将处理好的告警数据集用Apriori算法进行告警关联规则挖掘,发现告警序列之间存在三种偏序关系:串行关系、并行关系、混合关系。确定告警规则所属的关系,对其进行意义及应用的划分,实现了故障源的追溯、冗余告警信息压缩、告警事件的预测。针对人工积累的报警记录压缩、规则提取的问题,运用了可辨识矩阵算法对其进行处理,最后得到原有知识的一个约简,为系统维护人员提供决策支持。
【关键词】：滑动时间窗口 告警关联 规则挖掘 规则提取 频繁项集
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V354;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9
• 1.2 告警数据挖掘模型与方法9-11
• 1.2.1 基于模型系统方法10
• 1.2.2 基于数据挖掘方法10-11
• 1.3 告警规则提取模型11-13
• 1.4 论文的主要工作及安排13-14
• 1.5 本章小结14-15
• 第二章 关联规则挖掘主要算法15-24
• 2.1 关联规则挖掘概念和过程15-18
• 2.2 基于粗糙集报警规则提取算法18-21
• 2.2.1 可辨识矩阵与可辨识函数20
• 2.2.2 属性重要度20-21
• 2.3 Apriori算法21-22
• 2.4 FP-Growth算法22-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第三章 告警数据的预处理及其特征分析24-33
• 3.1 民航旅客服务信息系统的安全监控24-26
• 3.2 告警数据预处理26-29
• 3.2.1 日志文件数据26-28
• 3.2.2 告警数据结构化处理方法28-29
• 3.3 告警数据特征分析29-31
• 3.4 告警事件关联性31
• 3.4.1 告警关联性定义31
• 3.4.2 告警关联性类型31
• 3.5 本章小结31-33
• 第四章 基于滑动时间窗口模型的告警关联规则挖掘33-47
• 4.1 关联规则挖掘的基本流程33-35
• 4.2 告警关联问题描述35-36
• 4.2.1 告警序列35
• 4.2.2 告警关联规则35-36
• 4.2.3 告警偏序关联36
• 4.3 滑动时间窗口模型处理告警数据集36-40
• 4.3.1 滑动时间窗口和滑动步长37
• 4.3.2 不同时间窗口宽度实验对比37-40
• 4.3.3 时间窗口宽度和滑动步长选择40
• 4.4 告警关联规则挖掘实验40-46
• 4.4.1 告警关联挖掘算法40-44
• 4.4.2 实验测试44-45
• 4.4.3 实验验证及结果分析45-46
• 4.5 本章小结46-47
• 第五章 属性约简及告警规则提取算法47-57
• 5.1 告警规则提取模型47-48
• 5.2 基于属性约简的告警规则提取算法48-50
• 5.2.1 构造决策表以及生成等价类48-49
• 5.2.2 根据等价类求可辨识矩阵49
• 5.2.3 计算核元素49
• 5.2.4 约简49-50
• 5.3 实例分析50-55
• 5.3.1 规则约简50-54
• 5.3.2 实验验证54-55
• 5.4 本章小结55-57
• 第六章 总结与展望57-60
• 6.1 总结57-58
• 6.2 展望58-60
• 参考文献60-65
• 致谢65-66
• 作者简介66

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 徐前方;肖波;郭军;;一种基于相关度统计的告警关联规则挖掘算法[J];北京邮电大学学报;2007年01期

2 栗然,黎静华,苏立军;基于粗糙集的改进约简算法和决策树的电网故障诊断模型[J];继电器;2005年18期

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本文编号：541759