【摘要】：網(wǎng)絡規(guī)模逐漸增大,路由節(jié)點呈現(xiàn)出了較大的隨機性分布,節(jié)點的位置關聯(lián)性被打破,很難建立準確的定位模型,造成傳統(tǒng)的基于特征匹配的節(jié)點故障定位方法很難描述較大的隨機性變化特性,造成故障定位的不準確。為了解決上述問題,提出一種隨機游走的網(wǎng)絡故障節(jié)點檢測算法,通過把檢測到的故障特征作為隨機游走的初值種子點和節(jié)點故障配準的特征點,將故障特征配準和位置隨機變化檢測結(jié)合起來,提高了變化檢測的效率。改進方法采用了一種最小化特征權值策略來提取故障特征的不透明度,能檢測到大范圍的節(jié)點異常變化,包括一些細微的變化。仿真結(jié)果表明,改進方法能夠提高故障節(jié)點定位的準確性。
[Abstract]:With the increasing of network scale, the routing node presents a large random distribution, and the location correlation of the node is broken, so it is difficult to establish an accurate location model. It is difficult to describe the randomness of the traditional fault location method based on feature matching, which leads to the inaccuracy of fault location. In order to solve the above problems, a random walk network fault node detection algorithm is proposed. The detected fault features are regarded as the initial seed points of random walk and the feature points of node fault registration. The combination of fault feature registration and random change detection improves the efficiency of change detection. The improved method uses a strategy to minimize the weight of feature to extract the opacity of fault features, and can detect a wide range of node anomalies, including some minor changes. Simulation results show that the improved method can improve the accuracy of fault node location.
【作者單位】： 西南政法大學教育信息技術中心;
【分類號】：TP393.06

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