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[期刊论文] 作者：李彤岩,李兴明,,
来源：计算机应用研究 年份：2010
针对通信网告警中预示重大故障的告警数量少、不适合用传统预测方法的特点,提出了一种基于稀疏贝叶斯的通信告警序列预测方法(PBM),并与支持向量机(SVM)预测方法进行了比较。实验结果表明,PBM方法非常适用于小样本的通信告警预测,其不仅具有SVM的预测性能,而且......
[期刊论文] 作者：李彤岩,李兴明,,
来源：计算机应用研究 年份：2013
在通信网告警相关性分析中,针对传统时间窗口提取告警数据效率低的问题,提出了一种基于双约束滑动时间窗口的告警预处理方法。在双约束的条件下,滑动时间窗的窗口宽度和滑动步长能够根据告警序列的实际情况自动地调整,并选取时间段的中点作为参照点。实验证明,......
[期刊论文] 作者：李彤岩,李兴明,,
来源：计算机应用研究 年份：2008
提出了运用神经网络确定权值的方法,将网络告警信息的三个主要属性作为神经网络的输入,通过样本的训练来确定神经网络的连接权,从而识别网络告警的权值。这种权值确定法既体现了专家的经验知识,又能够随着网络拓扑的变化更新连接权。建模及仿真结果表明,与其他......
[会议论文] 作者：李彤岩;李兴明;,
来源：第十二届全国青年通信学术会议 年份：2007
通信网告警数据库是一个典型的分布式环境,而在分布式环境下进行告警相关性研究是目前研究的热点问题之一.该文在分析当前经典分布式挖掘算法CD、PDM和DMA的基础上,在局部站...
[会议论文] 作者：李彤岩,李兴明,
来源：第一届研究生IT创新学术论坛 年份：2008
关联规则挖掘算法是通信网告警相关性分析中的重要方法。在处理数量庞大的告警数据库时，算法的效率显得至关重要，而经典的Apriori算法会多次扫描数据库，使得在通信网环境下挖掘......
[会议论文] 作者：李彤岩,李兴明,
来源：2007信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、机械工程全国博士生学术论坛 年份：2007
关联规则挖掘算法是通信网告警相关性分析中的重要方法。在处理数量庞大的告警数据库时,算法的效率显得至关重要,而经典的FP-growth算法会产生大量的条件模式树,使得在通信网环境下挖掘关联规则的难度非常大。针对上述问题,提出了一种基于分层频繁模式树的LFPTD......
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