【摘 要】
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提出了一种基于贝叶斯网络的智能故障监测方法.通过有限混合模型对单个MIB变量的行为进行建模,将基于模型参数产生的残差用以描述MIB变量的状态;把观测得到的各MIB变量的信息
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提出了一种基于贝叶斯网络的智能故障监测方法.通过有限混合模型对单个MIB变量的行为进行建模,将基于模型参数产生的残差用以描述MIB变量的状态;把观测得到的各MIB变量的信息经由贝叶斯网络加以融合,从而计算出网络出现故障的概率,包括未知的和不可预见的故障.实验中,在故障发生前约5min网络异常的后验概率超过0.5,表明该方法能够在故障发生以前发现网络异常行为.
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