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移动核心网故障数据二重联合线性判别模型与应用
1
作者
庞素琳
汪寿阳
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2012年第12期2601-2610,共10页
主要研究移动核心网BSC的TRAU数据分布规律及可疑故障识别方法.由于BSC的最大承载量是未知的,因此本文定义了一类TRAU数据突增故障现象,并在此基础上定义了可疑故障点、异常点和广义异常点.提出并建立了移动核心网故障数据二重联合线性...
主要研究移动核心网BSC的TRAU数据分布规律及可疑故障识别方法.由于BSC的最大承载量是未知的,因此本文定义了一类TRAU数据突增故障现象,并在此基础上定义了可疑故障点、异常点和广义异常点.提出并建立了移动核心网故障数据二重联合线性判别模型和三类模式判别准则,用来对移动核心网TRAU数据进行三类模式("正常"、"异常"、"可疑故障")识别.实例分析表明,本文所建立的移动核心网故障数据二重联合线性判别模型,当用来对TRAU数据进行三类模式判别时,对原数据样本的回判和新数据样本的识别准确率都达到百分之百,因此能有效识别TRAU数据中的可疑故障点.
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关键词
移动核心网
数据突增故障现象
可疑
故障
点
风险警界线
二重联合线性判别模型
原文传递
题名
移动核心网故障数据二重联合线性判别模型与应用
1
作者
庞素琳
汪寿阳
机构
暨南大学公共管理学院/应急管理学院/金融工程研究所
广东省公共网络安全风险评价与预警应急技术研究中心
中国科学院数学与系统科学研究院
出处
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2012年第12期2601-2610,共10页
基金
国家自然科学基金(70871055)
教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-08-0615)
+2 种基金
广东省科技计划项目(2010A032000002
2010B010600028)
广东省高校高层次人才项目(2050205)
文摘
主要研究移动核心网BSC的TRAU数据分布规律及可疑故障识别方法.由于BSC的最大承载量是未知的,因此本文定义了一类TRAU数据突增故障现象,并在此基础上定义了可疑故障点、异常点和广义异常点.提出并建立了移动核心网故障数据二重联合线性判别模型和三类模式判别准则,用来对移动核心网TRAU数据进行三类模式("正常"、"异常"、"可疑故障")识别.实例分析表明,本文所建立的移动核心网故障数据二重联合线性判别模型,当用来对TRAU数据进行三类模式判别时,对原数据样本的回判和新数据样本的识别准确率都达到百分之百,因此能有效识别TRAU数据中的可疑故障点.
关键词
移动核心网
数据突增故障现象
可疑
故障
点
风险警界线
二重联合线性判别模型
Keywords
mobile core network
data up burst fault phenomenon
doubtful fault point
risk alert line
double joint linear discriminant model
分类号
F830 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动核心网故障数据二重联合线性判别模型与应用
庞素琳
汪寿阳
《系统工程理论与实践》
EI
CSSCI
CSCD
北大核心
2012
0
原文传递
已选择
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参考文献
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