计算机网络缺点诊断的智能化办法

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计算机网络缺点诊断的智能化办法 - 代写计算机论文

随着计算机网络规模的不断扩展及其在社会消费各范围中的不断浸透,人们对网络的依赖程度越来越大,这使得计算机网络缺点带来的结果将越来越严重,网络缺点诊断变得愈减轻要。由于智能化办法具有鲁棒性好、自学习才能和容错才能强等优点,在计算机网络缺点诊断范围成为主流办法之一。本文对几种次要的智能诊断办法展开研讨和研讨。

1.引言

计算机网络技术的迅猛拓展,极大地推进了人类社会的拓展,对人们的日常生活、学习、任务等各个方面都产生了庞大影响,计算机网络的运用曾经普遍地浸透于全球的每个角落,为用户提供资源共享、交流、监控、通讯及信息传播等效劳。由于人类社会对网络的依赖度越来越大,假设网络在运转中出现缺点,能够会带来灾难性结果。网络的快速拓展在不断地发扬其优势和潜力的同时,其庞大的体系和错综复杂的结构也给网络的有效管理带来了极大的应战。随着网络规模的不断扩展,网络逐渐向异构性、静态性和智能化的方向拓展,这些变化为网络缺点诊断带来了庞大应战。提高网络缺点诊断才能,增强网络的可维护性,有关增加网络缺点平均恢复时间,降低网络的维护保障费十分重要。纵观当今网络管理的现状,虽然网络缺点诊断技术遭到了相当的注重,有了一定的拓展,但仍不能完全顺应复杂网络环境对快速缺点诊断的要求。

智能化办法具有很强的鲁棒性和容错性,可对不确定或未知系统停止自学习,可以同时处理数量化信息和定性信息,对各种静态变化具有自顺应才能等优点,在自动控制、图像处理、形式辨认、经济预测等各个范围被成功运用。基于上述优点,智能化办法也被用于网络的缺点诊断,并取得了较好的效果。

2.网络诊断的智能化办法

在网络管理中,确保网络具有快速诊断才能,设计一个快速诊断方案,提高网络的缺点扫除才能和可维护性,降低网络的维护费用,保证关键义务的成功完成,都具有十分重要的意义。智能化网络缺点诊断办法正是基于这一要求提出的,智能化办法包括:人工神经网络、模糊推理、专家系统、遗传算法、人工免疫算法、支持向量机等。

网络缺点诊断进程次要包括三个步骤:

(1)网络形状信息获取。要想停止网络缺点诊断,首先必须失掉携带缺点信息的形状数据,为剖析解算缺点类别和位置做预备。获取形状信息的方式有两种,一种为报警式,由发作缺点的设备向管理系统上报形状信息;另一种为轮询式,由管理系统定时查询网络设备;

(2)信息约简。由于形状信息中包含着大量的冗余信息,必须从大量的信息数据中挑选出有用的信息,以降低计算量,增加缺点诊断的时间;3)缺点推理。经过各种缺点诊断办法,应用观测到的携带网络缺点信息的数据,推理失掉能够的缺点类型和位置。

应用神经网络停止缺点诊断,是一种有监视学习方式,网络的输入结点对应着缺点特征,输入节点的个数等于缺点特征向量的维数,输入结点对应着缺点类型,输入结点的个数由缺点类型数决议。首先对所得的特征数据停止预处理,剔除不合理数据(外值),并对数据停止约简,消弭冗余信息。在文献中,作者应用粗糙集实际,对冗余信息停止了约简。将特征数据分为两组,一组为训练样本集,另一组为测试样本集。然后用训练样本集对神经网络停止训练,通常采用离线式训练,当训练成熟后,神经网络的结构(中间层的传递函数和神经元数目)和参数(神经元之间的衔接权值和阀值)被确定。再应用测试样本集对此神经网络停止测试,假设缺点诊断的正确率没有达到要求,添加训练样本或训练次数,持续对神经网络停止训练;假设缺点诊断的正确率达到要求,即可转入缺点诊断阶段,此阶段可以在线停止。(论文代写网)


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