| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究发展趋势 | 第15-18页 |
| 1.3 本文研究内容与主要创新点 | 第18-19页 |
| 1.4 论文结构 | 第19-20页 |
| 第二章 论文涉及领域的相关基础知识 | 第20-32页 |
| 2.1 模糊集合和模糊推理理论 | 第20-23页 |
| 2.2 告警的模糊化 | 第23-25页 |
| 2.3 模糊知识库的建立 | 第25-27页 |
| 2.4 预测模型 | 第27-30页 |
| 2.4.1 预测模型中数据处理的原则与方法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 常用预测模型对比分析 | 第28-29页 |
| 2.4.3 预测模型建立的主要步骤 | 第29-30页 |
| 2.5 基于模糊推理的网络故障诊断系统结构 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于BP神经网络的告警传播方向预测模型的研究 | 第32-46页 |
| 3.1 BP神经网络算法与缺点分析 | 第32-36页 |
| 3.2 改进的BP神经网络 | 第36-39页 |
| 3.3 改进的BP神经网络在网络告警传播方向预测上的应用 | 第39-44页 |
| 3.3.1 数据的预处理 | 第39-41页 |
| 3.3.2 基于改进BP神经网络的告警传播方向预测模型及性能分析 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 网络故障诊断系统中的控制策略 | 第46-59页 |
| 4.1 模糊匹配策略 | 第46-49页 |
| 4.2 冲突消解策略 | 第49-51页 |
| 4.3 搜索策略 | 第51-53页 |
| 4.4 模糊推理驱动策略 | 第53-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 网络故障诊断系统中的模糊推理算法及推理结论反模糊化处理 | 第59-68页 |
| 5.1 模糊推理算法比较分析 | 第59-61页 |
| 5.2 基于模糊相似度的加权综合推理算法 | 第61-64页 |
| 5.3 基于模糊相似度的加权综合推理算法还原性和合理性分析 | 第64-66页 |
| 5.4 推理结论的反模糊化处理 | 第66-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 仿真实验分析 | 第68-76页 |
| 6.1 仿真实验结构设计 | 第68-70页 |
| 6.2 仿真实验结果分析 | 第70-75页 |
| 6.2.1 冲突消解中匹配算子比较分析 | 第70-73页 |
| 6.2.2 不同推理驱动策略与模糊推理算法性能比较分析 | 第73-75页 |
| 6.3 本章小结 | 第75-76页 |
| 第七章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 7.1 工作总结 | 第76-77页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 个人简历及攻硕期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
