【摘 要】
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随着计算机网络技术的飞速发展,网络规模、用户数量的日益增加,现有的网络管理和维护已经越来越难以适应用户的要求。而网络故障产生的原因很多,现有网络的信息量巨大,从而使
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随着计算机网络技术的飞速发展,网络规模、用户数量的日益增加,现有的网络管理和维护已经越来越难以适应用户的要求。而网络故障产生的原因很多,现有网络的信息量巨大,从而使已有的网络故障诊断工具以及相关技术难以解决所有网络故障问题。引入智能技术已经成为网络故障诊断领域的必然趋势。本论文将人工免疫原理和移动代理技术应用于网络故障诊断。首先在详细研究了它们工作原理的基础上提出了一种基于免疫原理和移动代理技术的网络故障诊断模型。该模型的主要优点是:1.利用了人工免疫系统的信息处理机制的自学习、自组织、自适应等特点使其能够适应复杂的网络环境;2.移动代理技术的引入(移动代理开发语言为Java以及移动代理开发平台Aglet),能极大的提高网络故障诊断实时处理效率。然后将一种基于免疫原理的聚类算法应用于该模型的中心环境抗体库中,实现对网络故障中接口组故障的诊断。最后将接口组故障特征数据集划分为训练数据集和检测数据集两部分,通过模拟实验,证明基于免疫原理的聚类算法对接口组故障的诊断获得了较好的效果。
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