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纸质出版:2023
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张可. 基于故障树的IMS网络运维场景异常检测算法[J]. 现代传输, 2023,(1):61-64.
张可. 基于故障树的IMS网络运维场景异常检测算法[J]. 2023, (1): 61-64.
张可. 基于故障树的IMS网络运维场景异常检测算法[J]. 现代传输, 2023,(1):61-64. DOI:
张可. 基于故障树的IMS网络运维场景异常检测算法[J]. 2023, (1): 61-64. DOI:
由于导致网络运维场景异常的因素较为复杂,直接利用表观数据对异常状态进行检测,误差相对较大,为此,提出基于故障树的IMS网络运维场景异常检测算法。利用Fusell-Vesely算法,以运维场景的比特率为参数,按照逐级向下分解的方式计算故障树的最小割集,通过顶事件下属事件之间的逻辑关系实现对网络运维场景异常因素的全覆盖,在获取待检测场景的比特率数据后,借助故障树逐级判断数据对应的事件,并得到最终的状态判定结果。测试结果中,设计算法对不同程度的IMS网络运维场景异常检测结果误差稳定在1.0%以内。
UWB与虚实场景相似性度量融合的精确定位方法在变电站运维安全中的应用研究[J]. 郝腾飞;郭建龙;冯伟夏;黄衍臻;赵继光;董召杰;李习峰.武汉大学学报(工学版),2022(08)
基于模糊故障树和贝叶斯网络的FPSO碰撞风险分析方法研究[J]. 刘昆;纵帅;王加夏;卜淑霞;王秀飞.船舶力学,2022(04)
基于LightGBM的电力工控系统异常流量检测方法[J]. 王智慧;王静;方蓬勃;肖帆;李启蒙.电力信息与通信技术,2021(11)
基于故障树及贝叶斯网络的继电保护系统风险评估及故障定位方法[J]. 王文焕;郭鹏;祝洁;杨国生;詹荣荣;张烈.电力科学与技术学报,2021(04)
基于Bayes网络的装备多阶段任务系统可靠性建模与评估研究[J]. 杜海东;曹军海;刘福胜.兵器装备工程学报,2021(06)
网络运维场景中异常检测算法选择框架[J]. 吴金坛;祖立军;袁航.信息技术与标准化,2021(05)
基于GRU-Attention的无监督多变量时间序列异常检测[J]. 郑育靖;何强;张长伦;王恒友.山西大学学报(自然科学版),2020(04)
基于残差全连接神经网络的电力监控系统异常行为检测方法[J]. 李伟;霍雪松;张明;朱红勤.东南大学学报(自然科学版),2020(06)
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