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摘要:
故障诊断是计算机网络故障管理的关键,是保证网络可靠运行的基础.设计了一种基于域模式的分级式故障诊断结构,通过对诊断任务的分解再分配提高故障诊断效率;为诊断与网络性能相关的故障,保证网络QoS,研究了利用不确定推理方法实现故障诊断,利用人工神经网络对原始告警进行压缩、过滤和预分类,将其中威胁程度较大的告警事件提交给贝叶斯网络进行故障精确定位,并通过仿真验证了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 分级式计算机网络不确定故障诊断方法
来源期刊 南京大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 故障诊断 不确定推理 人工神经网络 贝叶斯网络
年,卷(期) 2005,(z1) 所属期刊栏目 网络技术
研究方向 页码范围 300-305
页数 6页 分类号 TP393.07
字数 4321字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0469-5097.2005.z1.049
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胥光辉 解放军理工大学指挥自动化学院 26 154 7.0 11.0
2 胡谷雨 解放军理工大学指挥自动化学院 84 632 13.0 21.0
3 谭琳 解放军理工大学指挥自动化学院 6 40 4.0 6.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
故障诊断
不确定推理
人工神经网络
贝叶斯网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京大学学报(自然科学版)
双月刊
0469-5097
32-1169/N
江苏省南京市南京大学
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
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23071
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