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)種類也涉獵范圍逐漸增大。網(wǎng)絡(luò)性能和服務(wù)質(zhì)量無疑在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中占據(jù)優(yōu)勢地位，換言之，兩者在信息業(yè)之中是支柱。要使光纖覆蓋幾十萬公里，傳輸設(shè)備除外，還要充分考慮對光傳輸物理路由實施自動保護的技術(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值的高低。通過對光纖故障預(yù)警相關(guān)影響因素的研究，筆者結(jié)合改進型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，設(shè)計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 改進型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法

1 引言

我國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)前重要一項挑戰(zhàn)是如何做到傳輸干線的無阻斷通信。利用對系統(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，這是對于傳統(tǒng)干線的維護辦法。這種方法顯然響應(yīng)故障速度非常慢，系統(tǒng)受阻斷的時間較長，對于系統(tǒng)故障指標(biāo)的影響較為嚴(yán)重，即使目前光纖自動切換保護技術(shù)可以解決一些傳輸光功率變化的檢測、告警信息的分析的問題，以此發(fā)現(xiàn)問題和隱患，當(dāng)出現(xiàn)的故障較為嚴(yán)重時，可以快速自動切換的備用通道，短時間內(nèi)（不超過50ms）便可恢復(fù)通信，恢復(fù)光纖故障。然而，光纖線路會產(chǎn)生許多光功率告警信息，這些信息通過光保護網(wǎng)存入數(shù)據(jù)庫，通過更進一步的深入研究來了解這些告警信息、預(yù)測光纖運行的情況、從數(shù)據(jù)中提取信息進行研究，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 改進型關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法介紹

改進型關(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)上進行改進的，在對該算法進行介紹時，首先需要對關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本原理進行明確，而后才能對其改進內(nèi)容進行分析。關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的基本原理主要是通過前一個頻繁項集Lk-1進行分析從而得到下一個頻繁項集Lk，在此分析過程中會產(chǎn)生相對應(yīng)的候選項集，而后利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法所具有的性質(zhì)進而去對產(chǎn)生的候選項集中的非頻繁項集進行逐步刪除，在進行具體操作時，會對數(shù)據(jù)庫進行不斷掃描，而后利用subset函數(shù)來對具體交易記錄中所產(chǎn)生的所有子集進行發(fā)現(xiàn)，由此累計每個候選項集的支持頻度，最終能夠滿足最小支持頻度的候選項集便對頻繁項集L進行了確定。雖然通過此過程能夠找到所需的頻繁項集，但是整個過程所產(chǎn)生的不必要的系統(tǒng)開銷是較大的，特別是在所需的頻繁項集很長的情況下，此算法便不太適用。

為了能夠較好的解決此問題，提高算法的效率，通過利用引用變量進行事務(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，進而減少相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫的掃描時間，提高找到所需頻繁項集的速度，具體采取了以下五個方面的步驟：

（1）通過利用哈希函數(shù)來對數(shù)據(jù)庫進行掃描，進而得到頻繁2-項集；

（2）通過所得到的頻繁2-項集來對數(shù)據(jù)庫進行修剪，得到新的數(shù)據(jù)庫。在對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行修剪時，主要是對不屬于頻繁2-項集的項目進行刪除，從而去對交易記錄長度進行縮短，進而去減少分組表中的存儲空間；

（3）將數(shù)據(jù)庫中的N個項目交易記錄分別存儲到N個分組表中；

（4）從頻繁2-項集開始，通過結(jié)合第N-1層所得到的頻繁項集，而后利用剪枝操作，得到所需的第N層候選項目集。

（5）通過候選項目集的不斷對比，來產(chǎn)生所需的頻繁項目集，在對比過程中候選項集的支持度如果能夠滿足大于等于所有分組表中最小支持度時，便可以確定該項目集就是所需的最終的頻繁項目集。

3 光纖故障預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計

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

3.1 光功率監(jiān)測模塊

該模塊是整個光纖故障預(yù)警最為基礎(chǔ)的一個模塊，通過該模塊對光纖中的光功率值進行實時的監(jiān)測，所監(jiān)測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)測的數(shù)據(jù)明顯超過設(shè)定的門限值，光纖保護主控模塊將會主動發(fā)出指令進行光纖路由切換。

3.2 光功率預(yù)警分析模塊

該模塊是整個光纖故障預(yù)警最為重要的一個模塊，主要包括光功率數(shù)據(jù)分析模塊以及數(shù)據(jù)挖掘模塊這樣兩個部分，在該數(shù)據(jù)分析子模塊中可以對光功率的數(shù)據(jù)進行自動分析，并能夠自動生成相應(yīng)的分析曲線，對其數(shù)據(jù)進行更加直觀的顯示；數(shù)據(jù)挖掘子模塊則主要采取改進型關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對光功率數(shù)據(jù)進行更進一步的分析，通過該算法對光纜運行狀況和光功率數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行不斷挖掘，進而推出相應(yīng)的預(yù)警信息。

在對光功率數(shù)據(jù)挖掘子模塊進行設(shè)計時，根據(jù)改進型關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，主要需要通過以下三個步驟來得到所需的關(guān)聯(lián)規(guī)則：

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

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

第三步為推導(dǎo)關(guān)聯(lián)規(guī)則，通過設(shè)置的最小置信度，和頻繁項集進行相互關(guān)聯(lián)，進而對滿足條件所需的關(guān)聯(lián)規(guī)則進行推導(dǎo)和確認。具體的數(shù)據(jù)挖掘模塊工作流程圖的設(shè)計如圖2所示。

4 結(jié)論

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

參考文獻

[1]毛國君.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算法的改進與優(yōu)化[J].計算機與現(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