基于改進(jìn)型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的光纖故障預(yù)警系統(tǒng)

陳津

摘 要

歷經(jīng)三次科技革命，信息技術(shù)飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)幾乎已經(jīng)覆蓋全球，光纖技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，光纖網(wǎng)絡(luò)的容量也隨之逐步增大，相應(yīng)的業(yè)務(wù)種類(lèi)也涉獵范圍逐漸增大。網(wǎng)絡(luò)性能和服務(wù)質(zhì)量無(wú)疑在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中占據(jù)優(yōu)勢(shì)地位，換言之，兩者在信息業(yè)之中是支柱。要使光纖覆蓋幾十萬(wàn)公里，傳輸設(shè)備除外，還要充分考慮對(duì)光傳輸物理路由實(shí)施自動(dòng)保護(hù)的技術(shù)有哪些解決辦法，考慮到辦法的可行性，安全度、可靠度、靈活度、抗災(zāi)害性、抗阻斷性以及推廣價(jià)值的高低。通過(guò)對(duì)光纖故障預(yù)警相關(guān)影響因素的研究，筆者結(jié)合改進(jìn)型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，設(shè)計(jì)和研究了一套基于該算法的光纖故障預(yù)警系統(tǒng)。

【關(guān)鍵詞】光纖網(wǎng)絡(luò) 故障預(yù)警 改進(jìn)型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

1 引言

我國(guó)邊界近乎三分之一瀕臨海洋，海洋建設(shè)是不可阻擋的一股力量，為此，光纖通信在各大島嶼之間的覆蓋成為挑戰(zhàn)，各大島嶼間為構(gòu)建通信環(huán)路開(kāi)始利用海光纜，這就要求通信的可靠性逐漸提升，當(dāng)前重要一項(xiàng)挑戰(zhàn)是如何做到傳輸干線(xiàn)的無(wú)阻斷通信。利用對(duì)系統(tǒng)光纜分段應(yīng)急也就是將光纜利用人工調(diào)度到預(yù)安排的同一段落不同路由的光纜上，這是對(duì)于傳統(tǒng)干線(xiàn)的維護(hù)辦法。這種方法顯然響應(yīng)故障速度非常慢，系統(tǒng)受阻斷的時(shí)間較長(zhǎng)，對(duì)于系統(tǒng)故障指標(biāo)的影響較為嚴(yán)重，即使目前光纖自動(dòng)切換保護(hù)技術(shù)可以解決一些傳輸光功率變化的檢測(cè)、告警信息的分析的問(wèn)題，以此發(fā)現(xiàn)問(wèn)題和隱患，當(dāng)出現(xiàn)的故障較為嚴(yán)重時(shí)，可以快速自動(dòng)切換的備用通道，短時(shí)間內(nèi)（不超過(guò)50ms）便可恢復(fù)通信，恢復(fù)光纖故障。然而，光纖線(xiàn)路會(huì)產(chǎn)生許多光功率告警信息，這些信息通過(guò)光保護(hù)網(wǎng)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)更進(jìn)一步的深入研究來(lái)了解這些告警信息、預(yù)測(cè)光纖運(yùn)行的情況、從數(shù)據(jù)中提取信息進(jìn)行研究，從而可以較好快速而有效的提煉出光纖故障預(yù)警信息，提高預(yù)警能力。

2 改進(jìn)型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法介紹

改進(jìn)型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法是在關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的，在對(duì)該算法進(jìn)行介紹時(shí)，首先需要對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本原理進(jìn)行明確，而后才能對(duì)其改進(jìn)內(nèi)容進(jìn)行分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本原理主要是通過(guò)前一個(gè)頻繁項(xiàng)集Lk-1進(jìn)行分析從而得到下一個(gè)頻繁項(xiàng)集Lk，在此分析過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生相對(duì)應(yīng)的候選項(xiàng)集，而后利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法所具有的性質(zhì)進(jìn)而去對(duì)產(chǎn)生的候選項(xiàng)集中的非頻繁項(xiàng)集進(jìn)行逐步刪除，在進(jìn)行具體操作時(shí)，會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行不斷掃描，而后利用subset函數(shù)來(lái)對(duì)具體交易記錄中所產(chǎn)生的所有子集進(jìn)行發(fā)現(xiàn)，由此累計(jì)每個(gè)候選項(xiàng)集的支持頻度，最終能夠滿(mǎn)足最小支持頻度的候選項(xiàng)集便對(duì)頻繁項(xiàng)集L進(jìn)行了確定。雖然通過(guò)此過(guò)程能夠找到所需的頻繁項(xiàng)集，但是整個(gè)過(guò)程所產(chǎn)生的不必要的系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)是較大的，特別是在所需的頻繁項(xiàng)集很長(zhǎng)的情況下，此算法便不太適用。

為了能夠較好的解決此問(wèn)題，提高算法的效率，通過(guò)利用引用變量進(jìn)行事務(wù)修剪以及哈希函數(shù)等方式，在不影響搜尋結(jié)果的前提下，進(jìn)而減少相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)的掃描時(shí)間，提高找到所需頻繁項(xiàng)集的速度，具體采取了以下五個(gè)方面的步驟：

（1）通過(guò)利用哈希函數(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行掃描，進(jìn)而得到頻繁2-項(xiàng)集；

（2）通過(guò)所得到的頻繁2-項(xiàng)集來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行修剪，得到新的數(shù)據(jù)庫(kù)。在對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行修剪時(shí)，主要是對(duì)不屬于頻繁2-項(xiàng)集的項(xiàng)目進(jìn)行刪除，從而去對(duì)交易記錄長(zhǎng)度進(jìn)行縮短，進(jìn)而去減少分組表中的存儲(chǔ)空間；

（3）將數(shù)據(jù)庫(kù)中的N個(gè)項(xiàng)目交易記錄分別存儲(chǔ)到N個(gè)分組表中；

（4）從頻繁2-項(xiàng)集開(kāi)始，通過(guò)結(jié)合第N-1層所得到的頻繁項(xiàng)集，而后利用剪枝操作，得到所需的第N層候選項(xiàng)目集。

（5）通過(guò)候選項(xiàng)目集的不斷對(duì)比，來(lái)產(chǎn)生所需的頻繁項(xiàng)目集，在對(duì)比過(guò)程中候選項(xiàng)集的支持度如果能夠滿(mǎn)足大于等于所有分組表中最小支持度時(shí)，便可以確定該項(xiàng)目集就是所需的最終的頻繁項(xiàng)目集。

3 光纖故障預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

在光纖故障預(yù)警系統(tǒng)中，為了能夠?qū)饫w故障預(yù)警信息進(jìn)行提煉，對(duì)光纖線(xiàn)路的運(yùn)行狀況以及光功率告警信息間的關(guān)系進(jìn)行挖掘，就需要通過(guò)相關(guān)算法對(duì)光網(wǎng)絡(luò)中的大量的歷史光功率數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)的光功率信息進(jìn)行分析和挖掘，進(jìn)而去對(duì)其關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘，從而對(duì)光網(wǎng)絡(luò)的故障信息進(jìn)行預(yù)判和提前告警，通知相關(guān)工作人員。通過(guò)系統(tǒng)的分析，整個(gè)光纖故障預(yù)警系統(tǒng)主要由三大模塊組成，分別為光功率監(jiān)測(cè)模塊、光功率預(yù)警分析模塊以及光纖保護(hù)主控模塊，具體的光纖故障預(yù)警系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖的設(shè)計(jì)如圖1所示。

3.1 光功率監(jiān)測(cè)模塊

該模塊是整個(gè)光纖故障預(yù)警最為基礎(chǔ)的一個(gè)模塊，通過(guò)該模塊對(duì)光纖中的光功率值進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)，所監(jiān)測(cè)的光功率值將直接給后續(xù)的光功率預(yù)警分析模塊，如果監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)明顯超過(guò)設(shè)定的門(mén)限值，光纖保護(hù)主控模塊將會(huì)主動(dòng)發(fā)出指令進(jìn)行光纖路由切換。

3.2 光功率預(yù)警分析模塊

該模塊是整個(gè)光纖故障預(yù)警最為重要的一個(gè)模塊，主要包括光功率數(shù)據(jù)分析模塊以及數(shù)據(jù)挖掘模塊這樣兩個(gè)部分，在該數(shù)據(jù)分析子模塊中可以對(duì)光功率的數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分析，并能夠自動(dòng)生成相應(yīng)的分析曲線(xiàn)，對(duì)其數(shù)據(jù)進(jìn)行更加直觀的顯示；數(shù)據(jù)挖掘子模塊則主要采取改進(jìn)型關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)光功率數(shù)據(jù)進(jìn)行更進(jìn)一步的分析，通過(guò)該算法對(duì)光纜運(yùn)行狀況和光功率數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行不斷挖掘，進(jìn)而推出相應(yīng)的預(yù)警信息。

在對(duì)光功率數(shù)據(jù)挖掘子模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)時(shí)，根據(jù)改進(jìn)型關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，主要需要通過(guò)以下三個(gè)步驟來(lái)得到所需的關(guān)聯(lián)規(guī)則：

第一步為數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，通過(guò)對(duì)光功率監(jiān)測(cè)模塊和數(shù)據(jù)分析模塊處理后的光功率數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)表的相關(guān)字段進(jìn)行預(yù)處理，從而將冗余的字段信息進(jìn)行刪除，進(jìn)而能夠得到供后續(xù)挖掘使用的光功率歷史記錄信息表；

第二步為采用改進(jìn)型關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)頻繁項(xiàng)集進(jìn)行確認(rèn)，在此過(guò)程中，需要設(shè)置最小支持度，而后通過(guò)該算法對(duì)光功率歷史記錄信息表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行不斷讀取和比較，最后找到所需的頻繁項(xiàng)集；

第三步為推導(dǎo)關(guān)聯(lián)規(guī)則，通過(guò)設(shè)置的最小置信度，和頻繁項(xiàng)集進(jìn)行相互關(guān)聯(lián)，進(jìn)而對(duì)滿(mǎn)足條件所需的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行推導(dǎo)和確認(rèn)。具體的數(shù)據(jù)挖掘模塊工作流程圖的設(shè)計(jì)如圖2所示。

4 結(jié)論

通過(guò)對(duì)光纖故障預(yù)警系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)，筆者當(dāng)前僅對(duì)具體設(shè)計(jì)結(jié)合對(duì)改進(jìn)型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法在MATALB中進(jìn)行了仿真，通過(guò)建模和仿真發(fā)現(xiàn)，通過(guò)改進(jìn)型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，能夠?qū)?shù)據(jù)庫(kù)中的具體交易記錄數(shù)量進(jìn)行大幅度的減少，根據(jù)項(xiàng)目集的支持度判斷其是否為頻繁項(xiàng)集，能夠使得數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)的搜尋次數(shù)以及時(shí)間復(fù)雜度均能起到有效的降低，預(yù)警準(zhǔn)確率高。

參考文獻(xiàn)

[1]毛國(guó)君.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究[D].北京：北京工業(yè)大學(xué)，2013.

[2]劉巍，蔣華.挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則中Apriori算法的改進(jìn)與優(yōu)化[J].計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化，2013，11.

[3]AlexandrosNanopoulos， YannisManolopoulos.Memory-adative association rules mining[J].Information Systems，2012，7，29（05）.

作者單位

海軍工程大學(xué) 湖北省武漢市 430000