论文研究一种新的告警关联聚类算法.pdf
针对网络中的告警泛洪和故障处理复杂问题,提出一种结合元胞学习自动机(CLA)和决策树ID3的新告警关联聚类算法。在CLA算法中使用学习自动机对告警信号进行分簇,但是在一个簇内如果出现任何子群或交错,则决策树ID3学习算法通过分割数据样本训练在该簇上来优化决策边界,从而大大减少分簇告警数目以及完成对根源性告警的定位。仿真表明,该算法能有效地对大量告警信号进行分析,并且能比较准确地鉴定出根源性告警。
针对网络中的告警泛洪和故障处理复杂问题,提出一种结合元胞学习自动机(CLA)和决策树ID3的新告警关联聚类算法。在CLA算法中使用学习自动机对告警信号进行分簇,但是在一个簇内如果出现任何子群或交错,则决策树ID3学习算法通过分割数据样本训练在该簇上来优化决策边界,从而大大减少分簇告警数目以及完成对根源性告警的定位。仿真表明,该算法能有效地对大量告警信号进行分析,并且能比较准确地鉴定出根源性告警。