資源和環(huán)境監(jiān)控預警系統(tǒng)下的多元數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展和普及，計算機系統(tǒng)已成為各個單位業(yè)務管理的核心平臺，其數(shù)量與日俱增，資源和環(huán)境監(jiān)控預警系統(tǒng)是解決如何監(jiān)控計算機機房中的服務器和其他環(huán)境狀態(tài)的系統(tǒng)。該系統(tǒng)使用軟硬件等技術(shù)手段，搜集到機房和服務器狀態(tài)等數(shù)據(jù)，如何利用搜集到的大量原始數(shù)據(jù)進行處理，是本文的研究重點也是現(xiàn)在的技術(shù)熱點。
　　本論文的研究重點是如何對數(shù)據(jù)進行融合處理，從而準確地做出風險告警和對系統(tǒng)狀態(tài)評估。在數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的架構(gòu)設計上，從系統(tǒng)數(shù)據(jù)特點出發(fā)

2、，結(jié)合數(shù)據(jù)融合模型理論基礎，設計出相應的數(shù)據(jù)級、特征級、決策級融合的過程，各級的數(shù)據(jù)融合過程中綜合運用了變量聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊推理、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。
　　論文首先對基礎知識進行研究，根據(jù)資源和環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)的特點，和數(shù)據(jù)融合要求，設計數(shù)據(jù)融合模型。討論數(shù)據(jù)級融合，利用了自適應加權(quán)融合算法對數(shù)據(jù)進行預處理。
　　在數(shù)據(jù)級融合基礎上，論文討論了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的特征級融合。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)