T比特路由器智能故障恢复系统的研究与实现
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 图目录 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题的研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·课题的研究背景 | 第12页 |
| ·智能故障恢复系统的研究现状 | 第12-13页 |
| ·故障管理面临的挑战 | 第12-13页 |
| ·智能故障恢复系统的研究现状 | 第13页 |
| ·本文的主要研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 故障管理 | 第15-24页 |
| ·网络管理概述及SNMP协议 | 第15-18页 |
| ·网络管理概述 | 第15页 |
| ·SNMP简介 | 第15-18页 |
| ·故障恢复系统 | 第18-21页 |
| ·故障恢复系统概述 | 第18页 |
| ·故障的分类 | 第18-20页 |
| ·故障恢复系统的功能 | 第20-21页 |
| ·实现T比特路由器智能故障恢复系统的几个关键问题 | 第21-23页 |
| ·故障检测 | 第22页 |
| ·智能故障诊断技术 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 故障检测与故障关联 | 第24-39页 |
| ·故障检测技术 | 第24-26页 |
| ·告警 | 第24-25页 |
| ·轮询 | 第25-26页 |
| ·动态轮询算法 | 第26-29页 |
| ·网络管理带宽 | 第26页 |
| ·基于前次轮询往返时间的算法 | 第26页 |
| ·基于代理处理负荷的算法 | 第26页 |
| ·基于管理信息变化频率的动态轮询算法 | 第26-28页 |
| ·几种轮询算法的性能比较 | 第28-29页 |
| ·故障关联模型 | 第29-38页 |
| ·事件关联思想 | 第29页 |
| ·事件关联技术 | 第29-30页 |
| ·常用事件关联技术的比较 | 第30-32页 |
| ·面向设备的故障关联思想 | 第32-33页 |
| ·基于图的故障关联模型 | 第33-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 智能故障诊断技术 | 第39-49页 |
| ·基于传统专家系统的故障诊断方法 | 第39-43页 |
| ·专家系统的结构与特性 | 第39-40页 |
| ·知识库的建立和维护 | 第40-42页 |
| ·推理机 | 第42-43页 |
| ·基于神经网络的故障诊断方法 | 第43-47页 |
| ·神经网络的结构形式 | 第44页 |
| ·神经网络的基本特性及连接形式 | 第44-45页 |
| ·神经网络的学习方法 | 第45-46页 |
| ·神经网络故障诊断专家系统的结构 | 第46页 |
| ·神经网络故障诊断模型的实现 | 第46-47页 |
| ·两种故障诊断方法的比较 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 T比特路由器智能故障恢复系统的实现 | 第49-61页 |
| ·智能Agent与多Agent系统 | 第49-53页 |
| ·智能Agent | 第49页 |
| ·Agent的特征 | 第49-50页 |
| ·Agent的分类 | 第50-51页 |
| ·Agent的结构及工作过程 | 第51页 |
| ·Agent的协作与协调 | 第51-52页 |
| ·Agent的协作方法 | 第52-53页 |
| ·多Agent系统 | 第53页 |
| ·多Agent智能故障恢复系统的实现 | 第53-60页 |
| ·故障恢复流程 | 第53-54页 |
| ·智能故障恢复系统的状态转移模型 | 第54页 |
| ·智能故障恢复系统的智能体划分 | 第54-55页 |
| ·多Agent智能故障恢复系统构成 | 第55-57页 |
| ·系统功能实现及采用的关键技术 | 第57-59页 |
| ·系统运行 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结束语 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第65页 |
