本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通信網(wǎng)故障診斷算法研究與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度迅速提高,網(wǎng)絡(luò)的故障的快速定位與診斷是確保網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可靠、穩(wěn)定運(yùn)行的重要因素。本文針對(duì)網(wǎng)絡(luò)故障快速診斷的應(yīng)用需求,應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行研究,取得了以下成果：(1)提出了一種新型復(fù)合型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,即SOM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型能增加異常特征值之間的分離度,從而效果更顯著。(2)利用自組織映射網(wǎng)絡(luò),將故障特征值映射到更高的階層空間,增強(qiáng)了類別可分性。再通過(guò)反向傳播網(wǎng)絡(luò)(BP網(wǎng)絡(luò))對(duì)異常特征參數(shù)分類,實(shí)現(xiàn)故障診斷與定位。該方法統(tǒng)籌BP網(wǎng)絡(luò)和SOM網(wǎng)絡(luò),增強(qiáng)了診斷運(yùn)算的速率和精確度。(3)將通信網(wǎng)連接接口異常數(shù)據(jù),作為SOM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本。通過(guò)MATLAB仿真驗(yàn)證,并將SOM-BP算法與單一的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)證明,本文算法有效地提高了通信網(wǎng)故障診斷的實(shí)效性。(4)本文通過(guò)編寫WEB端的診斷系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了該算法的實(shí)用功能。本文的研究成果需要進(jìn)一步地完善和運(yùn)用更多樣本訓(xùn)練,以提高算法的實(shí)用性。本文算法也需要在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)維護(hù)運(yùn)行環(huán)境中運(yùn)行完善,接受大量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)去驗(yàn)證穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP183;TP393.06
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題背景9-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究概況10-14
• 1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究概況10-12
• 1.2.2 通信網(wǎng)故障診斷研究概況12-14
• 1.3 論文內(nèi)容和構(gòu)架14-16
• 1.3.1 論文內(nèi)容14-15
• 1.3.2 論文研究構(gòu)架15-16
• 第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及通信網(wǎng)故障簡(jiǎn)介16-24
• 2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述16-19
• 2.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展16-17
• 2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征和功能17-19
• 2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型19-20
• 2.2.1 人工神經(jīng)元模型19
• 2.2.2 神經(jīng)元激勵(lì)函數(shù)19
• 2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類19-20
• 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則20-21
• 2.4 通信網(wǎng)絡(luò)故障分類21-22
• 2.5 故障診斷運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)22-23
• 2.6 本章小結(jié)23-24
• 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷算法24-32
• 3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-27
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法24-26
• 3.1.2 隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定26
• 3.1.3 BP網(wǎng)絡(luò)的局限性26-27
• 3.2 SOM網(wǎng)絡(luò)27-30
• 3.2.1 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法28-29
• 3.2.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限性29-30
• 3.3 SOM-BP集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第4章 SOM-BP診斷算法實(shí)例32-41
• 4.1 SNMP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議32
• 4.2 SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入及聚類32-36
• 4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與設(shè)置權(quán)重36-37
• 4.4 SOM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷算法仿真實(shí)驗(yàn)37-40
• 4.5 本章小結(jié)40-41
• 第5章 SOM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)41-47
• 5.1 算法程序流程41-42
• 5.2 MATLAB程序接口介紹42-44
• 5.3 JAVA調(diào)用MATLAB引擎的實(shí)現(xiàn)44-46
• 5.4 本章小結(jié)46-47
• 第6章 結(jié)論與展望47-49
• 6.1 全文工作總結(jié)47-48
• 6.1.1 本文主要工作47
• 6.1.2 創(chuàng)新點(diǎn)47-48
• 6.2 未來(lái)工作展望48-49
• 參考文獻(xiàn)49-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果54-55
• 致謝55-56
• 作者簡(jiǎn)介56

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