粗集理论及其在网络故障诊断中的应用研究
| 第1章 绪论 | 第1-10页 |
| ·问题的提出 | 第7-8页 |
| ·知识发现与数据挖掘理论的引入 | 第8-9页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第9-10页 |
| 第2章 网络管理及网络故障的定义 | 第10-23页 |
| ·简单网络管理协议(SNMP) | 第10-15页 |
| ·SNMP的由来 | 第10-11页 |
| ·Internet的管理控制框架 | 第11-12页 |
| ·对象实例的识别与提取 | 第12页 |
| ·表格访问 | 第12-13页 |
| ·SNMP的定义 | 第13-15页 |
| ·SNMP的管理信息库(MIB) | 第15-21页 |
| ·ASN.1描述文法 | 第15-18页 |
| ·管理信息库(MIB)及其体系结构 | 第18-21页 |
| ·网络故障的定义和分类 | 第21页 |
| ·网络故障与网络MIB变量之间的关系 | 第21-23页 |
| 第3章 粗集理论概述 | 第23-34页 |
| ·粗集的主要概念 | 第23-31页 |
| ·信息系统 | 第23-24页 |
| ·近似空间 | 第24-27页 |
| ·约简与核 | 第27-31页 |
| ·粗集在不完整信息系统中的应用 | 第31-32页 |
| ·评价 | 第32-33页 |
| ·基于粗集的数据挖掘系统 | 第33-34页 |
| 第4章 MIB变量的采集 | 第34-37页 |
| ·网络实验环境的构建 | 第34-35页 |
| ·网络设备的连接 | 第34页 |
| ·建立SNMP | 第34-35页 |
| ·模拟网络故障现象 | 第35页 |
| ·MIB变暈采集 | 第35-37页 |
| 第5章 基于粗集理论的MIB变量数据挖掘 | 第37-47页 |
| ·MIB变量的约简 | 第37-43页 |
| ·划分目标数据集及预处理 | 第37-39页 |
| ·基于属性重要性和频度的启发式约简算法 | 第39-43页 |
| ·基于MIB变量的决策规则挖掘算法 | 第43-47页 |
| ·规则生成算法 | 第44-45页 |
| ·算法的讨论 | 第45-47页 |
| 第6章 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 读学位期间发表的学术论文 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
