智能网络管理系统--基于BP算法的网络性能评估模型的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| Contents | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·论文的研究背景 | 第11页 |
| ·国内外研究动态 | 第11-14页 |
| ·网络管理系统的发展趋势 | 第11-12页 |
| ·网络性能评价与分析的方法 | 第12-14页 |
| ·论文研究的目的及意义 | 第14页 |
| ·论文的组织 | 第14-16页 |
| 第二章 网络管理系统 | 第16-25页 |
| ·网络管理简介 | 第16页 |
| ·网络管理系统的发展 | 第16-18页 |
| ·网络管理的集成化 | 第16-17页 |
| ·网络管理智能化 | 第17页 |
| ·网络管理的分布化 | 第17-18页 |
| ·基于多Agent的智能网络管理系统 | 第18-24页 |
| ·现有网络管理系统的局限性 | 第18页 |
| ·Agent的特点 | 第18-19页 |
| ·基于多Agent的网络管理系统 | 第19-21页 |
| ·Agent的功能分配 | 第21-23页 |
| ·Agent在智能网络管理系统中的作用 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第三章 网络性能评估及方法 | 第25-34页 |
| ·网络性能评估国内外研究现状 | 第25-30页 |
| ·模型法 | 第25-26页 |
| ·测量法 | 第26-30页 |
| ·网络性能评估 | 第30-32页 |
| ·网络性能管理的功能 | 第30-31页 |
| ·反映网络性能的主要参数 | 第31-32页 |
| ·网络性能评估的目的和意义 | 第32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第四章 BP算法简介 | 第34-39页 |
| ·BP算法的原理 | 第34-35页 |
| ·网络结构及神经元数学模型 | 第35-36页 |
| ·网络学习结构 | 第35页 |
| ·神经元的数学模型 | 第35-36页 |
| ·学习过程 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-39页 |
| 第五章 基于BP算法的网络性能评估模型的研究 | 第39-59页 |
| ·基于BP算法的网络性能评估模型 | 第39-44页 |
| ·网络性能评估 BP模型的结构和算法 | 第44-45页 |
| ·网络性能评估模型在校园网上应用的研究 | 第45-48页 |
| ·输出结果 | 第48-55页 |
| ·十组典型的权系数 | 第48-54页 |
| ·五个权系数的变化曲线 | 第54页 |
| ·期望值与实际输出值的曲线比较 | 第54-55页 |
| ·算法讨论 | 第55-58页 |
| ·BP算法的优点及不足 | 第55-56页 |
| ·BP算法的改进 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 独创性声明 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
