| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·发展趋势 | 第9-10页 |
| ·本文的选题和研究内容 | 第10-11页 |
| 第二章 网络故障诊断技术综述 | 第11-18页 |
| ·传统的网络故障诊断方法 | 第11-12页 |
| ·简单的网络监控 | 第11页 |
| ·基于简单管理网络协议SNMP的网络管理系统 | 第11-12页 |
| ·智能网络故障诊断技术 | 第12-15页 |
| ·基于专家系统的智能诊断技术 | 第12-13页 |
| ·基于神经网络的智能诊断技术 | 第13页 |
| ·基于模糊逻辑的诊断方法 | 第13页 |
| ·基于数据挖掘理论的诊断技术 | 第13-14页 |
| ·基于遗传算法的诊断技术 | 第14页 |
| ·基于贝叶斯理论的诊断技术 | 第14页 |
| ·基于免疫原理和移动代理的诊断技术 | 第14-15页 |
| ·几种智能技术在网络故障诊断中的对比研究 | 第15-18页 |
| ·移动代理应用于网络故障诊断系统的优缺点 | 第15-16页 |
| ·神经网络应用于网络故障诊断系统的优缺点 | 第16页 |
| ·人工免疫应用于网络故障诊断系统的优缺点 | 第16-18页 |
| 第三章 免疫原理 | 第18-25页 |
| ·生物免疫系统特点 | 第18-19页 |
| ·人工免疫系统简介 | 第19页 |
| ·免疫网络模型 | 第19-21页 |
| ·Jerne免疫网络模型 | 第19页 |
| ·RLAIS网络模型 | 第19-20页 |
| ·aiNet网络模型 | 第20页 |
| ·动态免疫网络模型 | 第20-21页 |
| ·多值免疫网络模型 | 第21页 |
| ·免疫算法 | 第21-23页 |
| ·基于群体的免疫算法 | 第22页 |
| ·基于网络的免疫算法 | 第22-23页 |
| ·免疫原理的工程应用 | 第23-25页 |
| 第四章 移动代理技术 | 第25-32页 |
| ·代理(Agent)理论概述 | 第25-26页 |
| ·移动代理技术简介 | 第26-27页 |
| ·移动代理的定义及特点 | 第26页 |
| ·移动的实现 | 第26-27页 |
| ·移动代理系统体系结构 | 第27-29页 |
| ·移动代理模型的特点 | 第29-31页 |
| ·移动代理技术的应用 | 第31-32页 |
| 第五章 基于免疫原理和移动代理技术的网络故障诊断模型 | 第32-38页 |
| ·基于免疫原理和移动代理技术的网络故障诊断系统结构 | 第32-36页 |
| ·系统总体结构 | 第32页 |
| ·移动代理的结构与功能 | 第32-34页 |
| ·移动代理的工作步骤 | 第34-35页 |
| ·中心环境系统构架及功能 | 第35-36页 |
| ·与集中式网络故障诊断系统的对比研究 | 第36-38页 |
| 第六章 系统开发与部分实现 | 第38-50页 |
| ·系统的开发平台—Aglets | 第38-41页 |
| ·Aglet的对象模型 | 第38-39页 |
| ·Aglets的体系结构 | 第39-40页 |
| ·Aglets的基本操作 | 第40-41页 |
| ·Aglets移动代理开发概述 | 第41页 |
| ·中心环境中抗体库的算法设计 | 第41-44页 |
| ·算法的引入 | 第42页 |
| ·算法的具体实现步骤 | 第42-44页 |
| ·仿真试验及实验分析 | 第44-50页 |
| 第七章 总结及展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第55页 |