本文關(guān)鍵詞：多維多重模糊推理在網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：當(dāng)今社會(huì),人類的活動(dòng)越來越離不開網(wǎng)絡(luò)的支持,因此高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)顯得尤為重要。為避免對人們生活造成重大影響,一旦網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)故障,網(wǎng)絡(luò)管理人員必須迅速修復(fù),以恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)行。網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障時(shí)會(huì)發(fā)出根源告警信息,這些告警信息在網(wǎng)絡(luò)中傳播、并引發(fā)其他相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)也發(fā)出告警,最終導(dǎo)致系統(tǒng)中產(chǎn)生大量與根源告警相關(guān)的冗余告警信息。為了使網(wǎng)絡(luò)管理人員迅速找到根源告警以定位故障節(jié)點(diǎn),需要對告警信息之間的相關(guān)性進(jìn)行分析,以去除冗余告警信息。然而,由于告警與告警之間的關(guān)系不是一一對應(yīng)的確定關(guān)系,而是具有一定的模糊性,這使得建立告警相關(guān)性模型變得十分困難。針對這一問題,本文將模糊理論應(yīng)用于告警相關(guān)性分析,首先采用模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法建立告警信息之間的相關(guān)性模型,在此基礎(chǔ)上使用模糊推理算法進(jìn)行告警相關(guān)性分析以去除冗余告警,最終達(dá)到快速找到根源告警并定位故障的目的。本文重點(diǎn)從以下三點(diǎn)進(jìn)行了研究:⑴多維多重模糊推理算法。為更好的體現(xiàn)告警及其之間關(guān)系的模糊性,同時(shí)增強(qiáng)模糊規(guī)則的合理性及其表示和推理能力,本文選取加權(quán)多維多重模糊推理模型進(jìn)行推理,并提出了一種滿足還原性的加權(quán)多維多重模糊推理算法。⑵加權(quán)多維多重模糊推理模型中權(quán)值的獲取。確定模糊推理模型中的權(quán)值是十分困難的問題,本文將推理模型中的規(guī)則映射成為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練來得到模糊推理模型中各部分的權(quán)值。⑶多維多重模糊推理系統(tǒng)的控制策略。由于告警庫和規(guī)則庫中的告警和規(guī)則的數(shù)量通常十分巨大,為加快告警與規(guī)則前件匹配以及規(guī)則的搜索,并充分利用有用信息控制搜索路徑,本文提出了一種基于分組和排序思想的匹配與搜索策略。仿真實(shí)驗(yàn)表明,將模糊理論應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)故障診斷,通過模糊推理算法分析告警之間的相關(guān)性可以去除大量冗余告警、實(shí)現(xiàn)故障的快速定位;使用本文提出的滿足還原性的加權(quán)多維多重模糊推理算法可以更好地體現(xiàn)告警之間的模糊關(guān)系,使推理結(jié)果更精準(zhǔn),有效地提高了網(wǎng)絡(luò)故障定位的準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)故障診斷 模糊推理 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 關(guān)聯(lián)規(guī)則 BP算法
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.06
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 緒論13-18
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展前景14-16
• 1.2.1 模糊理論與模糊推理14-15
• 1.2.2 網(wǎng)絡(luò)故障診斷15-16
• 1.3 論文研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)17-18
• 第二章 論文涉及領(lǐng)域的相關(guān)知識18-27
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)故障管理18-19
• 2.2 模糊理論及模糊推理算法19-25
• 2.2.1 模糊理論19-21
• 2.2.2 模糊推理算法21-25
• 2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 基于多維多重模糊推理的網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)27-43
• 3.1 告警模糊化處理27-29
• 3.2 模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則的獲取29-30
• 3.3 多維多重模糊推理算法30-41
• 3.3.1 模糊推理算法的還原性分析31-35
• 3.3.2 一種滿足還原性的加權(quán)多維多重模糊推理算法35-41
• 3.4 反模糊化41-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 模糊推理模型及其中權(quán)值的獲取43-62
• 4.1 模糊匹配策略43-46
• 4.2 模糊推理模型的獲取46-48
• 4.3 模糊推理模型中權(quán)值的獲取48-61
• 4.3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)48-50
• 4.3.2 BP學(xué)習(xí)算法分析50-53
• 4.3.3 改進(jìn)的BP學(xué)習(xí)算法53-55
• 4.3.4 利用改進(jìn)的BP算法訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到權(quán)值55-61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 第五章 仿真實(shí)驗(yàn)分析62-76
• 5.1 仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)62-65
• 5.2 仿真結(jié)果分析65-75
• 5.2.1 模糊匹配時(shí)不同模糊貼近度的比較分析65-69
• 5.2.2 不同模糊推理算法的性能比較分析69-72
• 5.2.3 不同網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下各模糊推理算法的效率分析72-75
• 5.3 本章小結(jié)75-76
• 第六章 總結(jié)與展望76-78
• 6.1 工作總結(jié)76-77
• 6.2 未來工作展望77-78
• 致謝78-79
• 參考文獻(xiàn)79-81
• 個(gè)人簡歷及攻碩期間取得的研究成果81-82

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 陳丹;何華燦;王暉;;模糊蘊(yùn)含運(yùn)算和模糊推理研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2000年07期

2 劉剛,劉強(qiáng);雙枝模糊推理框架[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年32期

3 黃文斌,陳顏輝,余濤;基于模糊推理的目標(biāo)對潛發(fā)現(xiàn)問題研究[J];情報(bào)指揮控制系統(tǒng)與仿真技術(shù);2005年01期

4 陳教料;胥芳;張立彬;谷廷華;;基于模糊推理L-系統(tǒng)的植物生長模擬研究[J];浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2006年03期

5 孫曉玲;王寧;梁艷;;應(yīng)用帶標(biāo)識的模糊Petri網(wǎng)的模糊推理[J];計(jì)算機(jī)工程與科學(xué);2012年03期

6 楊綸標(biāo);關(guān)于模糊α－真的模糊推理與模型[J];華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1995年09期

7 王士同;謝振平;李涵雄;;模糊推理的統(tǒng)計(jì)敏感性分析[J];智能系統(tǒng)學(xué)報(bào);2007年02期

8 賈文娜;賈文娟;;模糊推理的研究現(xiàn)狀及應(yīng)用[J];科技信息(學(xué)術(shù)研究);2008年06期

9 李剛;;智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)中的模糊推理機(jī)制的設(shè)計(jì)[J];軟件導(dǎo)刊;2011年05期

10 張俊,劉立人,邵嵐,李國強(qiáng);一種新的基于模糊推理的灰值形態(tài)學(xué)和它的光學(xué)實(shí)現(xiàn)[J];光子學(xué)報(bào);1997年07期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 黃重國;張志明;汪培莊;;模糊關(guān)系的一般表達(dá)式及模糊推理中的幾個(gè)重要因素分析[A];中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會(huì)第五屆年會(huì)論文選集[C];1990年

2 黃麗;李中夫;;基于三/算法的多規(guī)則模糊推理[A];模糊集理論與模糊應(yīng)用專輯——中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會(huì)第十屆年會(huì)論文選集[C];2000年

3 郭方芳;陳圖云;;模糊推理渠道及鏈、網(wǎng)的確定度[A];模糊集理論與模糊應(yīng)用專輯——中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會(huì)第十屆年會(huì)論文選集[C];2000年

4 孟丹;陳圖云;;模糊推理的三Ⅰ原則貼近算法[A];模糊集理論與模糊應(yīng)用專輯——中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會(huì)第十屆年會(huì)論文選集[C];2000年

5 羅文標(biāo);揚(yáng)綸標(biāo);高英儀;;作用關(guān)系理論與模糊推理[A];模糊集理論與模糊應(yīng)用專輯——中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)模糊數(shù)學(xué)與模糊系統(tǒng)委員會(huì)第十屆年會(huì)論文選集[C];2000年

6 王國俊;;模糊推理的全蘊(yùn)涵三Ⅰ算法[A];面向21世紀(jì)的科技進(jìn)步與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展（上冊）[C];1999年

7 閻鵬;王宏;張運(yùn)杰;;基于多值蘊(yùn)含的二型模糊推理模型[A];中國運(yùn)籌學(xué)會(huì)模糊信息與模糊工程分會(huì)第五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

8 閆建平;;模糊推理插值器[A];第12屆全國模糊系統(tǒng)與模糊數(shù)學(xué)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2004年

9 索雪松;索雪峰;李陽;張曙光;;漏水聲波數(shù)據(jù)可信度的模糊推理過程[A];2007年河北省電子學(xué)會(huì)、河北省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)、河北省自動(dòng)化學(xué)會(huì)、河北省人工智能學(xué)會(huì)、河北省計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)研究會(huì)、河北省軟件行業(yè)協(xié)會(huì)聯(lián)合學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

10 戚方麗;那日薩;崔雪蓮;;基于在線評論的品牌再購意向模糊推理研究[A];中國系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)第十八屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集——A08系統(tǒng)工程方法論在社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的應(yīng)用[C];2014年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 羅兆明;傳熱學(xué)反問題模糊推理方法的繼續(xù)研究[D];重慶大學(xué);2014年

2 徐蔚鴻;模糊智能系統(tǒng)中模糊推理研究[D];南京理工大學(xué);2004年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 宋英雷;模糊推理在網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2014年

2 郭偉奇;基于模糊推理的室內(nèi)定位方法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

3 劉波;多尺度幾何分析及直覺模糊推理圖像融合算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

4 范福平;基于模糊推理的網(wǎng)絡(luò)故障診斷技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2015年

5 王彥哲;基于模糊推理的醫(yī)療診斷系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];河北科技大學(xué);2015年

6 雙靖寧;模糊推理三Ⅰ算法及新型三Ⅰ算法的研究[D];延安大學(xué);2016年

7 趙蕾;多維多重模糊推理在網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2016年

8 曹冬民;穩(wěn)態(tài)耦合傳熱系統(tǒng)的模糊反演[D];重慶大學(xué);2016年

9 白莉君;模糊推理SIS算法的統(tǒng)一形式及其性質(zhì)研究[D];蘭州理工大學(xué);2016年

10 蘇永利;基于加權(quán)模糊規(guī)則的自適應(yīng)神經(jīng)—模糊推理[D];河北大學(xué);2005年

，

本文編號：660195