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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展和普及,計算機(jī)系統(tǒng)已成為各個單位業(yè)務(wù)管理的核心平臺,其數(shù)量與日俱增,資源和環(huán)境監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)是解決如何監(jiān)控計算機(jī)機(jī)房中的服務(wù)器和其他環(huán)境狀態(tài)的系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用軟硬件等技術(shù)手段,搜集到機(jī)房和服務(wù)器狀態(tài)等數(shù)據(jù),如何利用搜集到的大量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,是本文的研究重點(diǎn)也是現(xiàn)在的技術(shù)熱點(diǎn)。
本論文的研究重點(diǎn)是如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,從而準(zhǔn)確地做出風(fēng)險告警和對系統(tǒng)狀態(tài)評估。在數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計上,從系統(tǒng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)出發(fā)
2、,結(jié)合數(shù)據(jù)融合模型理論基礎(chǔ),設(shè)計出相應(yīng)的數(shù)據(jù)級、特征級、決策級融合的過程,各級的數(shù)據(jù)融合過程中綜合運(yùn)用了變量聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊推理、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。
論文首先對基礎(chǔ)知識進(jìn)行研究,根據(jù)資源和環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)的特點(diǎn),和數(shù)據(jù)融合要求,設(shè)計數(shù)據(jù)融合模型。討論數(shù)據(jù)級融合,利用了自適應(yīng)加權(quán)融合算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。
在數(shù)據(jù)級融合基礎(chǔ)上,論文討論了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征級融合。首先對決策級融合各項數(shù)據(jù)做相關(guān)性分析,對系統(tǒng)數(shù)
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