论文摘要
在电信网运营中，电信话务信息至关重要，因为它提供了电信网硬件建设、设备更新、故障维护、话务调度、资源分配的决策依据，更重要的是能通过它分析出其它运营商的用户扩张和话务收入。所以，对电信话务进行监测、分析和挖掘，能帮助管理者做出正确决策，指导网络的扩容和优化，保证电信网健康、安全的运营，具有重大的社会和经济意义。本课题针对传统电信话务监测、分析的不足，实现了一个电信话务监测分析和挖掘系统。利用机器学习的方法，对电信话务量作智能预测并对故障产生的类型做智能判断，为电信网运营走向智能化提供了一种高效的模式。本文主要围绕该系统的功能实现及系统所涉及的关键技术和方法进行研究和探讨。主要研究内容为：系统建构过程中的软件工程方法、基于k-最近邻算法的话务信息智能预测算法、基于朴素贝叶斯方法的故障判断技术。系统采用基于ASP的三层体系结构，采用模块化设计方法，将其划分为用户权限管理、故障判断和处理和话务报表分析与挖掘三个子系统，选择面向对象的、易于扩展的ASP.NET2.0编程语言环境及Sql Server 2005数据库来实现以上功能。本研究提出了基于k-最近邻算法的话务信息智能预测算法，该算法对话务数据进行处理形成输入实例，并采用特征加权的距离度量，能有效而准确地预测话务信息。本研究提出了基于朴素贝叶斯方法的故障判断技术，该技术采用基于向量空间模型将故障描述分解为多个特征，利用贝叶斯方法对各种可能的故障类型出现的概率进行计算，从而能够较准确地判断故障类型并给出各种故障类型的可能性。
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摘要ABSTRACT第1章 绪论1.1 基本概念1.2 电信话务监测的概况1.2.1 七号信令集中监测系统1.2.2 传统话务监测、分析系统的不足1.3 研究内容1.3.1 电信话务监测分析和挖掘系统1.3.2 电信话务监测分析和挖掘系统的优点1.4 主要研究成果1.5 论文结构第2章 系统技术平台的分析与研究2.1 架构设计2.1.1 客户/服务器体系结构2.1.2 浏览器/服务器体系结构2.1.3 两种模式比较2.2 WEB开发模式的分析与比较2.2.1 JSP技术2.2.2 ASP.NET技术2.2.3 ASP.NET与JSP的比较2.3 ASP.NET 2.0的新特性2.3.1 安全功能2.3.2 母版页2.3.3 数据源组件2.4 三层结构2.4.1 什么是三层结构2.4.2 三层架构的优点第3章 话务信息的智能预测技术3.1 话务信息预测3.1.1 话务信息的形式3.1.2 预测的基本方法3.1.3 预测质量评价标准3.2 K-最近邻算法3.2.1 简介3.2.2 k-最近邻算法的优点3.3 基于K-最近邻算法的话务信息智能预测技术3.3.1 数据准备3.3.2 算法过程3.3.3 特征加权的距离度量3.4 实验3.4.1 实验设置3.4.2 实验结果3.5 小结第4章 故障处理信息的分析与挖掘技术4.1 故障判断4.1.1 衡量故障判断质量的指标4.1.2 故障判断的相关方法4.2 基于贝叶斯方法的故障判断技术4.2.1 理轮机础4.2.2 朴素贝叶斯方法4.2.3 基于朴素贝叶斯方法的故障判断技术4.3 实验4.4 小结第5章 话务监测分析和挖掘系统分析与设计5.1 需求分析5.1.1 需求背景5.1.2 功能需求5.1.3 性能需求5.1.4 运行环境约定5.2 系统设计5.2.1 系统结构设计5.2.2 子系统设计说明5.3 数据库设计5.3.1 用户的权限管理子系统5.3.2 故障判断与处理子系统;5.3.3 报表分析与挖掘子系统5.4 小结第6章 话务监测分析和挖掘系统的实现6.1 用户权限管理子系统6.1.1 Login控件、CreatUserWizard控件使用6.1.2 成员资格管理API6.1.3 数据库中存放注册用户的相关信息6.1.4 角色管理API6.1.5 角色管理提供程序6.1.6 角色管理数据库6.1.7 界面展示6.2 故障判断处理子系统6.2.1 Sqldatasource控件6.2.2 GridView控件、DetailsView控件6.2.3 数据访问和显示的实现6.2.4 界面展示6.3 报表分析与挖掘子系统6.3.1 界面展示6.4 小结结论参考文献致谢附录A （攻读学位期间所发表的学术论文）
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标签：电信话务论文; 机器学习论文; 智能预测论文;
