告警收敛数据挖掘算法框架设计——基于因子图和GTSAM

告警收敛算法框架 本研究结合三种算法设计了告警收敛算法框架，并实现了告警收敛数据挖掘及其可视化。该框架包括： 告警趋势预测算法： 用于判断是否发生了大规模告警。该算法基于接警人每小时统计的历史告警量，利用分位点进行数据去噪和排序重组，建立统计学模型并分析数据分布规律，然后根据极大似然估计求解大规模告警阈值，并用系数补偿进行优化调整，最后输出告警数量阈值的规则文件。 时序关联规则挖掘算法： 用于挖掘具有时序特征的告警关联规则，识别不同时间点发生的告警之间的关联性。 策略关联规则挖掘算法： 用于挖掘与策略相关的告警关联规则，识别不同策略配置下产生的告警之间的关联性。 GTSAM在告警收敛中的应用 GTSAM (Georgia Tech Smoothing and Mapping library) 是一个基于因子图的非线性优化库，可以用于解决各种推理问题，包括SLAM、SFM和传感器融合。本研究将GTSAM应用于告警收敛问题，利用因子图构建告警之间的关联关系，并通过GTSAM进行优化求解，从而实现告警的精准收敛。

这是一个物资管理软件的框架设计图，详细描述了其框架结构、基础表内容以及数据库建立，用于物资软件需求的编写。

基于 MATLAB，开发了自主驾驶模拟框架，用于仿真 MCity 自主联网车辆的驾驶策略。

专注于运维监控系统中告警收敛算法的研究，涉及告警趋势预测、时序关联规则挖掘和策略关联规则挖掘算法。我们设计并测试了数据挖掘装置和告警收敛数据可视化系统，以减少告警信息的合并压缩效果，并优化用户界面交互体验。尽管每种算法针对特定应用需求，但也揭示了改进空间。未来的工作将侧重于动态调整告警趋势预测算法的分位点，优化时序关联规则挖掘算法的置信度阈值选择，并扩充策略关联规则挖掘算法的关系库，进一步提升算法效果和用户体验。

介绍一个基于 Access 数据库的网站后台管理系统框架。该框架经过修改，结构简洁实用，支持多级菜单控制，并结合 JavaScript 实现动态显示。 数据库文件位于 manage/DB_51aspx/freasy.mdb，后台管理入口为 manage/default.aspx 。

基于Spark技术的大数据清洗框架，致力于解决海量数据处理中的复杂问题，通过高效的分布式计算，提升数据清洗的速度与准确性。该框架实现了数据预处理、数据转换、数据过滤等多种功能，适用于各类大数据应用场景。

研究不确定图数据中的紧密子图挖掘问题，利用加权不确定图模型，以子图期望密度和顶点期望度数度量紧密程度。算法基于贪心迭代，优化执行过程，保证结果达到2近似比，并且确保高效率和正确性。研究还证明了带顶点限制的紧密子图挖掘问题的NP难度，该算法相比其他方法更快速高效。

数据爆炸式增长和自动化数据收集工具的普及降低了数据存储成本。然而，数据的高维度、异构性和复杂性给信息提取带来了挑战。数据挖掘技术应运而生，关联规则挖掘作为模式发现技术，可从海量数据中挖掘有价值的模式，但随着实时数据更新，相关性不断变化，需要高效地发现最优频繁模式。为解决传统关联规则挖掘的挑战，提出最优频繁模式系统（OFPS）。OFPS将数据预处理、频繁模式树构建和遗传算法相结合，有效发现最优频繁模式，并通过实验验证了其性能。

基于图像轮廓生成轴对称血管曲率因子图 本方法利用图像中轴对称血管的轮廓线 (I)，计算血管表面每个点的曲率因子，生成曲率因子图 (Mat)。 输入： I：二值边缘图像，表示图像中轴对称血管的边界曲线，其厚度接近一个像素，且相对于 Y 轴对称。 输出： Mat：双精度矩阵，大小与输入图像 I 相同，表示图像中血管区域内每个点的曲率因子 (F)。 应用： 可用于调整容器表面的反射，识别透明容器中的材料。