如何建立智能预警系统两种方法结合在一起。一方面你需要有一个更好的视角它比当今通常的平均监测值可能的值要高。另一方面监控解决方案必须使用机器学习不断自我训练。除其他外可以通过更复杂的统计方法获得更好的视角。 概率密度函数它提供了比平均值和阈值更有意义的数据如果监控基于被认为正常的平均值则设置的时间间隔会导致信息丢失。问题不一定会对平均值产生显着影响。
这意味着峰值消失了而根本问题仍未被发现。获得单个测量值的一维图像将其与或多或少任意定义的阈值进
WhatsApp 号码数据 行比较。如果阈值太低就会出现很多误报。如果该值太高许多问题仍然未被发现。此外各个组件的特性无法在异构网络中表示。每个操作系统和每种类型的设备都会产生典型的最小值和最大值模式。
另一方面密度为您提供了信息更丰富的数据图像可以将其组合成簇。这里根据网络中的流量密度形成集群是有意义的。假设大量数据流量对应于正常操作。交通很少的区域称为交通稀疏表明存在问题。这使您可以更精确地分析测量数据。苏珊格雷纳苏珊格雷纳在埃尔兰根大学学习实验物理学主修医疗技术。
