16、基于树的日志解析器生成器与日志令牌变量类型检测

基于树的日志解析器生成器与日志令牌变量类型检测

1. 基于树的日志解析器生成器规则

在构建日志解析器树时,有一些重要规则来确保解析器的有效性和准确性。
- 规则 3 :规则 3 确保算法不会构建拒绝过多日志行的解析器树。例如,若 θ1 = 0.1,当只有 2 个节点的路径频率高于 θ1 时,算法可能会拒绝多达 80% 到达前一个节点的日志行。因此,路径频率超过 θ1 的节点的路径频率总和还必须超过更高的阈值 θ3。
- 规则 4 :由于有些日志行可能在路径结束前就结束了,所以需要规则 4。规则 4 评估以下两种情况:
1. 如果在节点 nk i 结束的行的比例高于 θ4 ∈[0, 1],算法将所有后续节点生成为可选节点,即日志行可以在之前结束,也可以到达所有后续节点。否则,所有行必须成功解析,否则被视为未解析。
2. 如果不在节点 nk i 结束的行的比例低于 θ5 ∈[0, 1],路径在节点 nk j 结束,且没有后续节点。否则,要么规则 4a 成立,要么所有行必须成功解析。需要注意的是,θ4 必须始终大于或等于 θ5。

2. AECID - PG 的特性

AECID - PG 是一个强大的日志解析器生成器,具有以下重要特性:
|特性|描述|
|----|----|
|自定义分隔符|大多数日志解析器生成器仅使用空格对日志数据进行标记,而 AECID - PG 允许自由选择分隔符,甚至可以定义分隔符列表,使其能更好地适应不同属性的日志数据,应用范围更广。|
|局部路径频率考虑|AECID - PG 在每个节点中局部考虑路径

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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