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基于网络拓扑结构的网络故障定位系统的研究

中文摘要第1页
英文摘要第4-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·课题的研究背景第8-9页
   ·课题的研究意义第9页
   ·国内外研究现状及存在的问题第9-10页
   ·本文的研究工作第10-12页
第二章 网络故障定位系统体系结构的设计第12-16页
   ·网络故障定位系统的应用环境第12-13页
   ·网络故障定位系统的整体框架第13-16页
     ·基本设计思想第13-14页
     ·系统结构第14-16页
第三章 网络故障定位系统的拓扑发现机制第16-32页
   ·网络拓扑发现算法第16-18页
     ·网络拓扑发现基本算法第16页
     ·网络拓扑发现算法的分类第16-17页
     ·评价拓扑发现算法的标准第17-18页
   ·移动Agent 理论第18-20页
     ·移动Agent 的概念第18-19页
     ·移动Agent 的特点第19-20页
   ·基于分层式移动Agent 的拓扑发现第20-26页
     ·分层式移动Agent 的提出第20-21页
     ·物理网络的建模第21-22页
     ·基于分层式移动Agent 的物理层拓扑发现第22-24页
       ·移动Agent 层次模型第22-23页
       ·子网拓扑信息获取方法第23-24页
     ·基于分层式移动Agent 的物理拓扑发现算法PTD第24-26页
   ·基于分层式移动代理拓扑发现算法的性能分析第26-28页
     ·基于分层式移动Agent 与基于SNMP 拓扑发现的响应时间对比第26-27页
       ·参数定义第26页
       ·响应时间比对第26-27页
     ·基于分层式移动Agent 的拓扑发现算法与非分层式的代价比对第27-28页
   ·网络拓扑数据处理第28-32页
     ·拓扑数据库设计第28-29页
     ·拓扑数据存储方式第29-30页
     ·创建关联关系第30-32页
第四章 网络故障定位系统告警关联机制第32-44页
   ·网络的告警机制第32-33页
     ·告警第32页
     ·告警关联第32-33页
   ·告警关联方法概述第33-36页
     ·基于规则推理的告警关联第33-34页
     ·基于案例推理的告警关联第34页
     ·基于模型推理的告警关联第34页
     ·基于人工神经网络的告警关联第34-35页
     ·基于代码的告警关联第35页
     ·基于依赖图的告警关联第35-36页
   ·基于依赖搜索树模型的告警关联方法第36-37页
     ·网络层次结构第36页
     ·网络告警关联的处理过程第36-37页
   ·依赖搜索树模型的构建第37-40页
     ·基于依赖关系的规则第37-38页
     ·依赖搜索树模型(DSTM)第38页
     ·DSTM 的构造算法第38-40页
   ·基于依赖搜索树模型的告警关联方法实现第40-44页
     ·网络告警数据的预处理过程第40-41页
       ·告警数据规格化第40页
       ·告警数据相关性分析的过程第40-41页
     ·基于依赖搜索树的聚类关联第41-43页
       ·聚类关联算法描述第42页
       ·聚类关联算法实现第42-43页
     ·基于依赖搜索树的过滤关联第43-44页
       ·基于依赖搜索树的过滤关联算法描述第43页
       ·基于依赖搜索树的过滤关联算法实现第43-44页
第五章 网络故障定位核心系统第44-54页
   ·故障定位系统的工作流程第44页
   ·贪心算法在故障定位系统中的应用第44-45页
   ·网络故障定位核心算法第45-47页
     ·网络故障定位核心算法描述第45-46页
     ·网络故障定位核心算法实现第46-47页
   ·实例研究第47-49页
   ·实验设计分析第49-54页
     ·实验环境第49-50页
     ·实验数据第50-52页
     ·实验分析过程第52-54页
第六章 总结与展望第54-56页
   ·本文工作总结第54页
   ·下一步的工作展望第54-56页
参考文献第56-59页
致谢第59-60页
在学期间发表的学术论文第60-61页
详细摘要第61-71页

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