基于概率统计模型的电力IT监控对象特征异常检测

随着数据中心规模的不断扩大,业务系统越趋复杂,可用性和可靠性要求不断提高,传统的电力IT监控软件仅仅只能够监控对象特征数据指标量,但是却没法对对象特征数据指标量进行异常预警,传统的电力IT监控对象特征数据异常告警仅仅依靠简单的事先阈值配置,误报率与漏报率依赖事先阈值的设置,整体异常告警性能欠佳。本文针对电力IT监控对象特征数据,提出了基于概率统计模型的电力IT监控对象特征异常检测方法,针对数据分布的特点,研究了基于一元正态分布的监控对象异常检测方法与基于混合参数分布的监控对象异常检测。实验结果表明本文提出的方法在电力IT监控对象特征异常检测的准确率、召回率、以及F值上均优于传统的事先阈值配置的异常告警方法。     

基于相关性计算的IT监控对象特征关联分析

随着数据中心规模的不断扩大,业务系统越趋复杂,可用性和可靠性要求不断提高,传统的电力IT监控软件仅仅只能够监控对象特征数据指标量,但是却没法发现对象特征之间的相关关系。本文针对电力IT监控对象特征数据,提出了基于相关性计算的IT监控对象关联分析方法,针对IT监控对象特征离散指标,研究了基于卡方测试的相关性计算方法,针对IT监控对象特征连续数值指标,提出了基于相关系数与协方差的相关性计算方法。实验结果表明大部分电力IT监控的连续数值特征之间存在弱相关性,少部分电力IT监控的连续数值特征之间存在强相关性,且电力IT监控特征相关性计算有助于异常的发现。     

浅析森林法修改的制度创新

本文简要分析了我国现行《森林法》存在的缺陷,对《森林法》的修改思路提出了设想,并就当前修订《森林法》提出了修改的建议和制度上的创新。