网络故障定位与检测技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1.绪论 | 第7-11页 |
| ·论文的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·论文的主要工作 | 第9-10页 |
| ·论文的章节安排 | 第10-11页 |
| 2.现有网络故障定位和检测技术研究 | 第11-24页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·网络故障定位技术 | 第11-15页 |
| ·概述 | 第11页 |
| ·基于规则推理的网络故障定位方法 | 第11-13页 |
| ·基于案例推理的网络故障定位方法 | 第13-14页 |
| ·基于密码本关联模型的网络故障定位方法 | 第14-15页 |
| ·网络故障检测技术 | 第15-23页 |
| ·概述 | 第15-16页 |
| ·专家系统故障检测方法 | 第16-17页 |
| ·模糊故障检测方法 | 第17-18页 |
| ·BP神经网络故障检测方法 | 第18-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3.基于关联图和案例库的网络故障定位算法 | 第24-42页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·算法原理和具体步骤 | 第24-33页 |
| ·算法思想 | 第24-25页 |
| ·故障事件关联关系及关联图生成算法 | 第25-28页 |
| ·依据关联图的故障源定位算法 | 第28-30页 |
| ·故障定位案例库 | 第30-31页 |
| ·基于关联图和案例库的网络故障定位模型 | 第31-33页 |
| ·算法实现 | 第33-37页 |
| ·网络故障诊断原型系统中的定位功能设计 | 第33页 |
| ·功能模块划分与具体实现 | 第33-37页 |
| ·实例检验 | 第37-41页 |
| ·实验环境 | 第37-38页 |
| ·检验步骤 | 第38-40页 |
| ·实验结论 | 第40-41页 |
| ·算法优缺点分析 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4.BP神经网络故障检测方法的改进 | 第42-61页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于训练样本集启发式约简的改进方案 | 第42-46页 |
| ·改进思路和基本流程 | 第42-44页 |
| ·训练样本集约简的启发式算法 | 第44-46页 |
| ·BP神经网络故障检测改进方法的具体步骤 | 第46-51页 |
| ·训练样本集约简 | 第47-48页 |
| ·训练样本集预处理 | 第48-49页 |
| ·BP网络结构设计 | 第49-50页 |
| ·训练BP网络 | 第50页 |
| ·故障检测 | 第50-51页 |
| ·方法实现和仿真实验 | 第51-59页 |
| ·基于MATLAB的改进方法实现 | 第51-52页 |
| ·实验方案和数据 | 第52-54页 |
| ·实验过程 | 第54-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-59页 |
| ·改进方法的优缺点分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5.结论与展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
