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比较分析集群技术的网络流量分类错误

文摘

无处不在的高速通信网络发挥着至关重要的作用在现代生活中,要求最高的可靠性和可用性。由于计算机网络的快速增长的规模、复杂性和异构性,网络故障的概率增加。手动网络管理已经过时了;复杂的自动故障诊断和管理是必不可少的,以确保高质量服务的提供和维护计算机网络。保证服务水平较高的可靠性和可用性的实时应用程序可以实现实时的网络故障分类的系统方法,这有助于在消息灵通(often-automated)决策。在本文中,我们讨论三种不同的数据挖掘算法作为解决方案的一部分,网络故障分类:k - Means,模糊C意味着,和期望最大化。该方法可以帮助捕获在通信网络异常行为,从而铺平了道路实时故障分类和管理。我们使用数据从网络获得重型和轻型交通场景在路由器和服务器和建立了一个模型来展示特定场景下的网络流量故障分类。我们的实证结果表明,FCM是更准确而导致计算开销。其他两个算法获得几乎相同的性能。

Karwan卡迪尔,密苏里州加入,Mouhammd Al-kasassbeh

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