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增值业务的概率故障定位

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
图表索引第9-11页
目录第11-13页
第1章 绪论第13-31页
   ·研究背景和意义第13-22页
     ·增值业务的基本概念第13-15页
     ·增值业务故障诊断的意义第15页
     ·增值业务故障诊断的概念和术语第15-22页
   ·研究对象、目标和方法第22-26页
     ·研究对象和基本假设第22-24页
     ·研究难点和目标第24-25页
     ·研究方法和实验环境第25-26页
   ·主要研究工作第26-27页
   ·论文组织结构第27-29页
 参考文献第29-31页
第2章 相关研究综述第31-52页
   ·引言第31-32页
   ·故障定位的基本问题第32-33页
   ·故障定位的模型与算法第33-45页
     ·故障定位的模型及建模第34-36页
     ·故障定位技术分析第36-45页
   ·故障定位面临的新问题第45-47页
   ·本章小结第47页
 参考文献第47-52页
第3章 增值业务的故障建模第52-67页
   ·引言第52-53页
   ·故障模型的选取第53-54页
   ·增值业务的故障建模第54-60页
     ·基于统计和数据挖掘的浅知识的建模方法SDM第54-55页
     ·基于叠加网络和端到端的业务提供的建模方法ONEE第55-60页
     ·SDM和ONEE故障建模方法的适用场合第60页
   ·增值业务的多域故障定位第60-61页
   ·两种建模方法的应用第61页
   ·故障定位问题的形式化第61-63页
   ·增值业务的故障仿真环境第63-65页
   ·本章小结第65页
 参考文献第65-67页
第4章 基于贝叶斯疑似度的启发式概率故障定位第67-83页
   ·引言第67-68页
   ·相关工作第68-69页
   ·基于贝叶斯疑似度的故障定位算法第69-71页
     ·BSD故障定位算法第69-71页
     ·BSD算法对比与分析第71页
   ·基于事件驱动的增量贝叶斯疑似度故障定位算法第71-74页
     ·时间窗口方式存在的问题第71-72页
     ·IBSD故障定位算法第72-74页
     ·IBSD算法分析第74页
   ·仿真结果及分析第74-80页
     ·BSD算法仿真结果及分析第74-79页
     ·IBSD算法仿真结果及分析第79-80页
   ·本章小结第80-81页
 参考文献第81-83页
第5章 噪音环境下的健壮故障定位第83-101页
   ·引言第83-84页
   ·相关工作第84页
   ·基于最小交互式检测和适应性策略的概率故障定位算法第84-91页
     ·观测到的征兆信息第84-85页
     ·征兆证据完整度第85-86页
     ·MICAS算法第86-90页
     ·MICAS算法的复杂度分析第90-91页
   ·仿真环境和实验结果第91-98页
     ·不同噪音的影响第91-95页
     ·故障传播模型的影响第95-96页
     ·算法性能比较第96-98页
   ·本章小结第98-99页
 参考文献第99-101页
第6章 基于具有预处理机制的滑动窗口的增量故障定位第101-114页
   ·引言第101-102页
   ·相关工作第102页
   ·基于具有预处理机制的滑动窗口的增量故障定位算法第102-106页
     ·SWPM故障定位算法第102-106页
     ·算法分析第106页
   ·仿真结果和分析第106-113页
     ·仿真实验第106-107页
     ·结果分析第107-113页
   ·本章小结第113页
 参考文献第113-114页
结束语第114-116页
缩略词第116-119页
附表1 增值业务常见故障第119-121页
附表2 增值业务常见征兆第121-124页
附表3 增值业务常用KPI/KQI第124-127页
攻读博士学位期间发表、录用和拟发表的论文第127-129页
攻读博士学位期间申请的专利第129-130页
攻读博士学位期间获得的奖励第130-131页
致谢第131页

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