【摘 要】
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该文首先阐述了网络故障诊断研究的主要内容,分析了故障诊断的基本方法,结合CI系统通信网络模型,提出了一种基于多种人工智能技术集成的网络故障管理结构,为网络故障管理智能化的实现提供了思路.其次,对网络系统故障进行了分析,提出了以Trap为向导的优先级轮询监测方案,并用VC++语言对其进行了初步实现.接着,该文研究了网络告警的处理问题,在对几种常用告警关联方法分析的基础上,结合告警信息内在的模糊性特点
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该文首先阐述了网络故障诊断研究的主要内容,分析了故障诊断的基本方法,结合C<3>I系统通信网络模型,提出了一种基于多种人工智能技术集成的网络故障管理结构,为网络故障管理智能化的实现提供了思路.其次,对网络系统故障进行了分析,提出了以Trap为向导的优先级轮询监测方案,并用VC++语言对其进行了初步实现.接着,该文研究了网络告警的处理问题,在对几种常用告警关联方法分析的基础上,结合告警信息内在的模糊性特点,提出了采用人工神经网络实现网络告警关联的方案.针对传统BP算法收敛速度慢、目标函数存在局部极值的问题,对其进行了改进,并以实际网络故障为例,验证了该算法的快速性和有效性.该文结合C<3>I系统通信网络的特点,在Windows2000平台上设计了一个基于简单网络管理协议(SNMP)的网络故障诊断专家系统.针对专家系统知识获取这一瓶颈问题,结合网络故障症状信息量大、复杂度高的特点,该文提出了基于改进自适应遗传算法的机器学习方法,并用C++语言编程验证了其高效性和可行性.最后,该文在前述各模块的基础上,用VC++语言对故障诊断专家系统的基本功能进行了初步实现.
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