【摘 要】
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为了解决传统服务器故障检测方法大多针对已经注入的故障类型进行检测,无法获取未知故障类型,并且检测速度较慢的问题,提出一种基于自适应监测过程与决策树算法的故障检测方
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170277,61472256);上海市科委科研计划项目(16111107502)
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为了解决传统服务器故障检测方法大多针对已经注入的故障类型进行检测,无法获取未知故障类型,并且检测速度较慢的问题,提出一种基于自适应监测过程与决策树算法的故障检测方法ASFD。该算法利用自适应监测方法获取服务器数据,并引入信息熵与邻居协作算法对故障检测点进行检测,然后将SVM与CART相结合进行故障类型判断。实验结果表明,该算法能够有效实现故障类型判断,提高了故障检测速度。
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