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InfiniBand网络增量学习的故障诊断方法

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:0.73 MB | 2017-12-28

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　　针对大规模数据中心网络中如何有效监控网络异常事件、发现网络性能瓶颈和潜在故障点等问题，在深入分析InfiniBand（ IB）网络的特性，引入了特征选取策略和增量学习策略的基础上，提出了一种面向大规模IB网络增量学习的故障诊断方法IL_Bayes，该方法以贝叶斯分类方法为基础，加入增量学习机制，能够有效提高故障分类精度。在天河2真实的网络环境下，对算法的诊断精度和误诊率进行了验证，结果表明IL_Baves算法具有较高的故障分类精度和较低的误诊率。

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