数据挖掘在现代广播电视技术维护中的应用

佟长剑

摘 要 介绍现代广播电视工作特点和技术维护方式，分析了技术维护工作中存在的不足，介绍数据挖掘技术地基本知识，阐述了引入数据挖掘技术对于技术维护工作的意义，同时定义了两种新的技术维护方式。

关键词 广播电视；技术维护；数据挖掘

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2015）01-0043-04

广播电视工作是我国文化事业的重要组成部分，在思想宣传领域起着十分重要的作用，随着市场经济的发展，各种新兴媒体已充斥于我们的生活，但传统的广播电视传输发射工作依然占据着独特的地位，起着新兴媒体无法代替的作用。于此同时我们也应该看到，广播电视这种传统媒体想在当今激烈的竞争中站稳脚跟，必须不断地自我完善，保障节目高质量地播出。因此，通过不断提高维护技术和管理水平，确保节目内容的安全播出是广播电视技术维护工作的核心目标。

1 现阶段广播电视工作特点分析

不同的历史时期，广播电视工作在不断地发展和变化，因此在不同时期技术维护工作也呈现出不同的特点。在现阶段广播电视技术维护工作有如下几大特点。

1.1 播出任务不断增加

随着受众对各类媒体信息服务需求不断增加，越来越多广播电视节目进入到我们的生活，广播电视的播出频率和播出频道越来越多，各频率的播出时长越来越长，很多广播电视频道是24小时滚动播出的。

1.2 传输系统容量快速增长，传输手段日趋多样

播出频率和频道的增加，必然导致广播电视传输系统整体带宽及容量的增加，同时，受众对于音频、视频质量的要求不断提高，为提高音质、画质，传输发射设备不断扩容和升级，以求给受众带来更高等级的视觉听觉享受。

1.3 整个传输及播控系统日趋复杂

如此多的新频率、新频道，高清视频、高品质音频传输需求增加到我们的传输系统中，整个传输体系越来越庞大，24小时不间断的循环播出，不时应对突发事件带来的紧急播出任务，各类字幕、画中画、现场连线等辅助播出手段的采用，在让受众能够在更短的时间中获取更多有效信息的同时，也对我们的传输播控系统提出了更高的要求。

1.4 发射设备的固态化、数字化、自动化、网络化程度高度发展

以无线局为例，无线局经过十几年的工程建设，目前所有台站的发射机均实现了自动化控制，通过建设自台播出质量保证系统实现了全局各发射机实时播出状态的自动化监测。另外，通过建设各发射台的安全传输发射控制平台及全局互联互通的专用广域网络，全局各台站的发射机自动化、实时监测数据能够实时上传到局端，同时局端的调度指令可以通过各级应用系统逐级下发到发射机和监测

设备。

2 现阶段技术维护工作分析

2.1 目前主要采取的维护方式

目前在广播电视技术维护中采取的方式可以归纳为三种类型：故障应急性维护、预防性维护、测试性维护。

2.1.1 故障应急性维护

通过建立较完备的播出故障应急响应机制，确保安全传输发射效果，降低停播率。包括的内容有：

1）根据播出时长合理配备值班人员，值班人员在及时对播出设备的异态做出反应，采取代播或应急处理的方式尽快恢复播出，确保设备和播出

安全。

2）制定完备的应急处置预案。应急预案的制定应该把握简洁实用的原则，便于人员实施及操作。

3）组织好人员的培训教育、预案演练。人和制度的结合是安全播出的重要保障，发射台站工作人员必须经过基础知识教育、安全教育和考核，具备理论及操作能力方可参与技术工作。

4）应急备份设施设备的配备。在供配电系统、信号源系统、发射系统中均应配备相应的备份手段，定期做好测试检验工作，确保完好可靠。

5）做好值班过程的管理。播出部门应该制定交接班、开/关机、巡视、试线、监测等相关的管理要求，明确每一项工作的操作要点和注意事项，管理人员应该做好这一系列工作的监督检查。

2.1.2 预防性维护

通过周期性检修、运行中巡视等方式降低故障发生的概率。在这方面需要做的工作有：

1）明确检修类型，主要包括外观检查、清洁保养（包括清洁、擦拭、添加润滑剂、紧固螺丝等工作）、拆修、更换元器件、功能检查、测试调整等。

2）明确检修项目，根据设备及其零部件的构成、功能、工作原理，参考生产厂家建议和同类型设备的维护经验，确定对每个具体设备部位和器件采取何种类型的检修方式。

3）确定检修周期，根据设备所处环境的实际情况，如环境温度、湿度、沙尘、盐雾等特定条件影响，确定各检修项目的间隔周期。

4）明确检修人员，根据人员情况，在部门内部分配检修任务，明确责任区域。

5）通过复查、抽查的方式检验检修工作的完成情况，建立故障倒查追溯机制，确保检修效果。

2.1.3 测试性维护

测试性维护其实是预防性维护的延伸，或者说是更高等级的预防性维护。一般来说，在设备初始安装调试结束后，验收时会对设备进行一次彻底的系统性测试并形成检测报告，从验收通过开始，维护管理人员就应该建立设备维护档案，定期（根据检修周期表要求）或不定期（更换重要的核心器件或经过大型故障维修处理后）通过使用专业的仪器仪表对设备重要播出指标进行系统性测试，每次测试结果应录入维护档案，维护人员通过将测试结果与维护档案进行比较分析，了解设备状态并根据情况进行设备调整。

2.2 目前维护方式不足的分析

以上三种方式在目前无线局的安全播出管理工作中起到了很重要的作用，可以说是安全播出的基石。但是也应该注意到，上述三种维护方式也有不足之处：

1）对人的依赖较强，个体对制度执行的差异性会对安全播出的结果起决定性作用。在上述三种维护方式中，人的作用是决定性的，但现实的工作中，不同的工作人员素质、能力方面有着较大的差异，对设备的工作原理、线路的熟悉程度、工作经验的积累程度决定了判断、排除故障的时间，对预案的熟练程度、应急处置时的心理承受能力决定了应急响应的时间，对工作的责任心、对自动化设备的依赖心理决定了值班检修工作的到位程度和人为责任性事故发生的概率。从近年的播出情况的分析看，安全播出整体完成效果不断提高，停播率逐年下降，但是责任性事故在停播时长和事故数量中的占比在增长。

2）对已形成的检修工作周期的合理性验证需要较长的时间，无法及时做出调整。对于隐蔽性较强、概率低的故障点的发现和应对往往要付出停播事故的代价。比如水冷式发射机水路内部的结垢或堵塞现象往往是在停播发生后的解剖性检查中发现并引起重视的。

3 数据挖掘技术在广播电视技术维护工作中的应用

3.1 数据挖掘的概念

数据挖掘（data mining，DM）是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、趋势和模式的过程，是数据库研究中一个很有应用价值的领域。

3.2 数据挖掘的基本知识

数据挖掘的主要任务就是发现隐藏在数据中的模式，其可以发现的模式一般分为两大类：描述型模式和预测型模式。描述型模式是对当前数据中存在的事实作规范描述，刻画当前数据的一般特性；预测型模式则是以时间为关键参数，对于时间序列型数据，根据历史和当前的值去预测其未来的值。

数据挖掘所能发现的知识可以划分为如下几种知识类型。

1）分类模型：通过对已知类别的个体进行归纳，提取出能够代表群体共同的特征属性，即分类模型。

2）聚类模型：是将一个群体分成多个类，使同类个体尽可能相似而不同类个体差异尽可能大。与分类模型不同的是，聚类模型属于无导师学习

过程。

3）回归模型：能用所分析对象属性的历史数据预测未来趋势。

4）时间序列模型：能用已有的数据序列预测未来。与回归模型相比，时间序列模型更强调考虑时间特性，尤其要考虑时间周期的层次，如日、星期、月等，有时还要考虑日历的影响。

5）关联模型：反应事物之间依赖或关联的知识，称为关联规则。关联规则的一般形式是：如果A发生，则B有c%的可能发生，c称为关联规则的可信度。

6）序列模型：与关联模型很相似，不同的是，序列模型的对象是在时域分布的，发现的规则也与先后顺序有关。

7）偏差模型：对差异和极端特例的描述，如聚类外的离群值。大部分的数据挖掘方法都将这种差异信息视为噪声而丢弃，但在一些应用中（如异态分析），罕见的数据可能比正常的数据更有用。

3.3 数据挖掘的过程

所有的数据挖掘系统都要有数据准备、挖掘操作、结果表达和解释等几个阶段。其数据挖掘的过程细分为以下几个步骤。

1）理解和定义问题：即提出需求。

2）数据的搜集和抽取：根据需求对基础数据进行采集。

3）数据净化：数据预处理，校验数据有效性，去除无用数据。

4）数据引擎：重复多次形成针对某个任务的定制数据库。

5）算法引擎：选择或修改算法来适应特定的数据挖掘。

6）运行数据挖掘算法：执行算法，得到挖掘

结果。

7）评估结果：通过对挖掘结果与预测结果的比较分析，对挖掘算法的可行性得出结论。分析出需求和数据采集处理环节需要进的改进。

8）重新精化数据和问题：根据评价对需求或数据采集处理方法进行修正，并进行新一轮的数据

挖掘。

9）使用结果。

3.4 数据挖掘的在广播电视技术维护中的应用分析和概述

我们以无线局为例试分析数据挖掘在广播电视技术维护中的应用。经过多年的信息化建设，无线局绝大多数设备已实现了自动化、网络化，已经建立了关于设施设备及其运行数据的基础数据库，发布了《无线电台管理局信息化建设规范》，具备了进行数据挖掘的数据准备基础。同时，采用传统的统计分析方式已经不能够有效处理这些大量的实时运行数据，无法发现其中蕴含的深层次规律，采取数据挖掘技术也是更充分利用已有信息资源的迫切需求。

数据挖掘技术能够在技术维护工作如下领域中提供支持。

1）设备运行状态的监视。目前无线局各台站均已实现设备运行状态和运行数据的本地和远程监视，如在此基础上建立一个设备运行预警系统，通过实时运行数据与本机历史运行数据、相同机型发射机在同等条件下的运行数据进行比对，运用关系数据库和神经网络技术，可以自动发现某些运行数据的不正常变化，提前提醒值班人员发射机可能出现故障，及时应对。

2）协助故障诊断。可以使用现有的典型故障汇编作为基础，辅以使用仿真技术推演出的故障数据，使用决策树的计算方式，通过人机交互界面，为值班人员提供一套设备故障诊断辅助系统，为故障排查提供决策辅助。

3）设备工作状态自适应调整。在设备运行状态监控的基础上，使用自适应决策树对设备运行数据进行分析，得出对某些设备电压、电流等运行参数进行调整的指令，达到增加设备运行的稳定性，延长其使用寿命，促进安全播出工作的目的。

将数据挖掘技术应用于广播电视技术维护中，可以在一定程度上弥补原有技术维护方式的不足，同时也可以形成新的技术维护方式。首先是可以通过对实时数据的阈值越限报警及时对可能发生的设备异态进行预警，这提高了技术维护工作的实时性，我们可以称之为“在线监测式维护”；在此基础上智能化程度再前进一步，实现设备工作状态自适应、自调整，我们可以称之为“智能维护”。

近年来，无线局提出了安全播出常态化管理的理念，除了加强对人的教育培养和对制度的修订完善，技术手段也应该在常态化管理中发挥更加重要的作用。而以上两种维护方式旨在充分利用现有的自动化系统提供的运行数据及计算机的实时运算能力，使传输发射系统及设备具备自适应、自调整、自修复的能力，达到提高系统的稳定性、可靠性，降低维护成本、降低停播率的目的。从技术角度讲这两种维护方式更适应当今的技术发展方向，同时与无线局技术设备现状和管理目标相契合，能够充分利用现代技术手段，减少对个体执行的不确定性的依赖，降低安全播出的风险等级。

4 结束语

本文介绍了现代广播电视工作特点和技术维护方式，分析其中存在的问题。引入了数据挖掘技术，以无线局为例，分析数据挖掘技术在现代广播电视技术维护工作中所能够起到的重要作用。在此基础上提出了在线监测式维护和智能维护两种新型维护方式。应该指出的是，本文只是对于广播电视技术维护工作未来技术发展的构想，数据挖掘技术也不能解决所有的问题，做好安全播出工作，人的管理和技术的进步永远都是相辅相成的。

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