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摘要
本文提出了一种基于K-平均算法的智能监控预警算法。对于被监控的系统,该算法首先对所发生的故障进行分类,然后对故障类两两进行分析,建立故障实例之间的关联关系。在此基础上,该算法进一步搜索关联故障实例在故障类中的最佳分布并计算故障类之间的绝对和相对关联度。当关联度达到设定的阈值,我们则认为分组故障类存在关联关系,彼此之间存在相互触发动因。本文正是通过寻找这种关联关系来帮助实现故障监控的连带预警功能,实现潜在故障规避。为了对所提出的算法进行客观的评估,我们以企业内部的关键业务系统作为样本数据进行测试。测试结果表明,本算法能够高效并较准确地挖掘故障之间的关联性,对故障的智能监控预警具有实际意义。
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