[发明专利]一种基于数据挖掘的设备故障报警预测处理机制

权利要求书

1.一种基于数据挖掘的设备故障报警预测处理机制，其特征在于，使用集群分布式并行算法从海量故障报警信息库中挖掘关联规则和利用知识库来预测处理报警信息；

所述的分布式并行算法，用于：将故障告警信息库放到集群里处理，降低海量数据信息挖掘所带来的成本，且利用集群方式降低了服务器性能要求；

所述的利用知识库来预测处理报警信息，用于：将从故障报警信息库中挖掘得到的规则以及相关信息结合形成知识库，再根据知识库中相关联的故障以及其支持度，置信度来预测故障发生的概率，能够迅速地指导故障的处理。

2.一种基于数据挖掘的设备故障报警预测处理机制，其特征在于，包括：

分布式并行算法：将故障报警信息库平均分给N个结点并行计算故障报警信息之间的关联规则，每一个结点上使用关联规则算法来得出报警信息的相关性，满足要求所需的最低支持度，最低置信度；然后将N个结点计算的数据合并，再重新分配N个结点挖掘直到得到最大的频繁项集；

利用知识库来预测处理报警信息：将挖掘得到的故障间关联规则以及其支持度，置信度等数据形成知识库，当一种故障报警信息发生时，故障预测报警机制判断其是否在知识库中，若是，则根据其相关的故障迅速地预测故障的发生的概率，若否，则根据关联规则算法挖掘新的关联频繁项集，再将其添加到知识库中。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

故障报警信息均分给N个结点，由每一个结点计算得到的结果再次合并，迭代得到最后的频繁故障报警信息关联规则。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

故障报警信息预测处理机制能够实时地根据新故障的产生来预测相关故障的发生，以便使得管理人员实时监控设备故障。

5.一种基于数据挖掘的设备故障报警预测处理机制，其特征在于，包括：所述故障报警预测处理机制将不规则的故障报警信息，将其排除或者是自动平滑成可以接受的故障报警信息，并且能够自动的挖掘海量故障报警信息数据库的数据关联规则。