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基于支持向量机的网络告警预测知识发现

Network Alarm Prediction Knowledge Discovery Based on Support Vector Machine

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【作者】 单莘朱永宣郭军

【Author】 SHAN Xin, ZHU Yong-xuan, GUO Jun (College of Information Engineering, Beijing University of Posts & Telecommunications, Beijing 100876, China)

【机构】 北京邮电大学信息工程学院北京邮电大学信息工程学院 北京100876北京100876

【摘要】 基于支持向量机提出一种方法,能够从历史告警中挖掘出告警的预测知识。首先把告警预测问题转化成机器学习问题,然后通过在告警序列上滑动窗口形成样本去训练支持向量机,从而建立对某种特定告警的预测模型。实验验证了该方法的有效性,并考察了一些关键参数对于预测性能的影响。

【Abstract】 In this paper a method based on support vector machine is presented, which can discover prediction knowledge from historical alarms. Firstly the prediction problem is tranformed to a machine learning problem, then samples are formed by sliding windows on alarm sequence to train svm, thus the prediction model for a given alarm is established. In the experiment the validity of the method is proved and impact on the prediction performance about some key parameters is analyzed.

【基金】 国家自然科学基金项目(60475007)
  • 【文献出处】 微电子学与计算机 ,Microelectronics & Computer , 编辑部邮箱 ,2007年06期
  • 【分类号】TN915.07
  • 【被引频次】9
  • 【下载频次】192
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