云计算环境下的海量光纤通信故障数据挖掘算法研究

徐亚伟

[摘 要]21世纪我国互联网及计算机技术得到了迅猛发展，利用云计算环境进行光纤网络通信，其数据交互规模大，光纤节点之间受码间干扰等因素的影响，易导致光纤网络故障，通过对这些故障数据的并行挖掘，可以提高光纤通信故障数据的诊断性能。基于此，文章提出一种基于功率谱密度估计的云计算环境下的海量光纤通信中的故障数据挖掘方法。对故障数据进行时域和频域分析，在时频域中进行功率谱密度特征提取，实现对云计算环境下的海量光纤通信中的故障数据的经验模态分解和故障特征聚类，从而提高故障数据的定位挖掘能力。

[关键词]光纤通信；故障数据；挖掘算法

中图分类号：R513 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）29-0154-02

数据挖掘是计算机技术自然发展的结果，其本质是通过对数据信息流的相關信息特征的提取及压缩，从海量数据中挖掘出有效的针对性特征，实现对数据的特征分析和解向量求取。如今，对云计算环境下的海量光纤通信的故障数据挖掘方法主要可以分为基于时域分析的故障数据挖掘法、频域分析的故障数据挖掘法、统计分析的故障数据挖掘法、信息论分析的故障数据挖掘算法、模式识别方法以及人工智能方法等，结合非线性时间序列分析和信号检测算法，实现故障数据挖掘和故障特征提取，达到光纤网络故障数据挖掘和故障诊断的目的，取得了一定的研究成果。

1 海量光纤通信信道模型的构建