| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第11页 |
| ·网络故障诊断技术的研究现状 | 第11-12页 |
| ·免疫 Agent 技术在网络故障诊断中的研究现状 | 第12-13页 |
| ·人工免疫系统在网络故障诊断中的研究现状 | 第12-13页 |
| ·Agent 技术在网络故障诊断中的研究现状 | 第13页 |
| ·免疫 Agent 技术在故障诊断中的研究现状 | 第13页 |
| ·本文研究的主要内容及结构安排 | 第13-15页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 免疫原理与代理技术 | 第15-28页 |
| ·生物免疫理论 | 第15-17页 |
| ·免疫系统概述 | 第15页 |
| ·生物免疫系统的功能 | 第15-16页 |
| ·生物免疫机制 | 第16-17页 |
| ·人工免疫系统 | 第17-23页 |
| ·人工免疫系统的一般框架 | 第17-18页 |
| ·免疫算法 | 第18-20页 |
| ·人工免疫网络理论 | 第20-23页 |
| ·Agent 技术 | 第23-26页 |
| ·Agent 技术概述 | 第23-24页 |
| ·移动 Agent 技术 | 第24-25页 |
| ·多 Agent 系统 | 第25-26页 |
| ·免疫 Agent 的介绍 | 第26页 |
| ·基于移动 agent 技术的研究现状及发展趋势 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 网络故障诊断技术 | 第28-34页 |
| ·网络故障诊断概述 | 第28页 |
| ·智能网络故障诊断方法 | 第28-32页 |
| ·基于专家系统的智能诊断技术 | 第29页 |
| ·基于神经网络的智能诊断技术 | 第29-30页 |
| ·基于遗传算法的智能诊断技术 | 第30页 |
| ·基于支持向量机的故障诊断技术 | 第30-31页 |
| ·基于粗糙集的故障诊断技术 | 第31-32页 |
| ·基于 Agent 技术的故障诊断技术 | 第32页 |
| ·基于 Agent 技术和免疫原理的诊断技术 | 第32页 |
| ·网络故障诊断中存在的问题 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于免疫代理的网络故障诊断模型的设计 | 第34-45页 |
| ·引言 | 第34-35页 |
| ·相关定义 | 第34-35页 |
| ·基于免疫代理的网络故障诊断系统总体结构 | 第35-40页 |
| ·系统模型介绍 | 第35-36页 |
| ·系统流程设计 | 第36-37页 |
| ·派遣到节点环境代理集合 | 第37-38页 |
| ·诊断中心网络模型 | 第38-40页 |
| ·检测器的生成算法 | 第40-44页 |
| ·自体检测器的生成 | 第40页 |
| ·已知故障检测器的生成 | 第40-41页 |
| ·未知故障检测器的生成 | 第41-43页 |
| ·算法的具体实现步骤 | 第43-44页 |
| ·影响算法的参数的设定 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 系统开发与部分实现 | 第45-58页 |
| ·实验平台和开发环境 | 第45-48页 |
| ·Aglet 系统框架 | 第45-46页 |
| ·Aglet 行为模型 | 第46-47页 |
| ·Aglet 基本操作 | 第47-48页 |
| ·实验运行环境配置 | 第48-50页 |
| ·诊断中心算法的实现步骤 | 第50-53页 |
| ·算法流程 | 第50-52页 |
| ·数据处理及编码 | 第52-53页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第53-58页 |
| ·训练样本集 | 第53-54页 |
| ·测试过程和结果分析 | 第54-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |