告警关联聚类新算法：CLA与ID3结合的应用

"一种新的告警关联聚类算法 (2013年)，结合了元胞学习自动机(CLA)和决策树ID3，旨在解决网络告警泛滥和故障处理复杂性问题。该算法首先利用CLA进行初步的告警信号分簇，然后通过ID3决策树对簇内数据进行分割优化，以减少告警数量并定位根源性告警。仿真结果证明了算法的有效性和准确性。研究由江西省多个科研基金支持，主要研究方向涉及无线传感网络、网络安全、计算机网络和信息安全等领域。" 本文提出了一种创新的告警关联聚类算法，它结合了两种不同的机器学习方法——元胞学习自动机(CLA)和决策树ID3，用于处理网络环境中常见的告警泛滥问题。告警泛滥不仅增加了网络管理的复杂性，也影响了故障诊断的效率。传统的告警处理方法往往难以有效区分和关联相关的告警事件，导致故障定位困难。 CLA是一种基于学习自动机的聚类算法，能够对告警信号进行初步分类，将相似的告警信号归入同一簇。然而，单一的CLA可能无法识别簇内的子群或交错关系，这正是决策树ID3发挥作用的地方。ID3算法通过构建决策树模型，根据特征属性对数据进行分割，以优化每个簇的边界，从而更精确地识别不同类型的告警。这种组合策略可以显著减少告警簇的数量，并有助于确定故障的根源。 在实际应用中，通过模拟测试，这种新算法表现出了对大量告警信号高效分析的能力，能准确地区分并鉴定出根源性告警。这对于及时修复网络故障、提高网络稳定性至关重要。研究团队成员来自井冈山大学电子与信息工程学院，他们在无线传感网络、网络安全、计算机网络和信息安全等领域具有深厚的学术背景和实践经验。 这项工作为网络故障管理和自动化诊断提供了一种新的工具，有望改善网络运维效率，降低故障排查时间，对于提升整个网络系统的可靠性具有积极意义。同时，这种方法也为其他领域的数据分析和故障检测提供了有价值的参考。