基于通信顺序进程的网络故障管理形式化描述

针对网络故障的复杂性和多样性,对网络故障管理的形式化描述进行了研究。基于霍尔的“通信顺序进程”和相关的网络形式化的理论研究结果,提出了一种网络故障管理的形式化方法。该方法通过添加新的概念和定义扩充了“通信顺序进程”,为描述复杂的故障信息提供数据类型支持,同时建立故障模型对网络故障采集和网络故障分析进行了精确的形式化描述,为故障管理系统的设计正确性和可验证性提供了可靠的数学依据。     

园区网的网络故障分析与排除

为提高网络性能、确保园区网正常运行,结合园区网的特点,分析了网络通信故障和网络信息资源应用故障2个方面的常见网络故障,给出了排除网络故障的方法.     

网络故障的一般识别与解决方法

随着网路通信技术的飞速发展,使得社会逐渐进入到一个信息化、科技化、全球化的时代,随着计算机和网络技术的相互结合发展,在各个领域中的应用越来越广泛,对人们生活和工作具有较大的改变。随着计算机网络的发展,网络运行中必不可少的会出现一些网络故障,对人们的生活和工作带来一定的影响,网络故障比较普遍,并且故障发生的形式各不相同,因此,就需要对网络故障进行一般的识别,并采取相关措施解决,从而以最高的效率来恢复网络的正常运行。本文就常见的网络故障进行分析研究,并探讨网路故障的解决方法,以便提高网路故障的识别率,从而针对相关故障进行有针对性的处理。     

基于事件流模型的网络故障管理系统

在基于以太网的宽带社区网络环境中研究了网络故障管理的事件流模型与算法.采用两种故障检测方式:性能轮询和接收 Trap 事件, 在事件分析的基础上进行故障归并, 最终形成反映网络实际运行问题和隐患的关键故障报告.该算法在以太宽带社区网络管理系统中实现应用.该故障管理结构为网络故障检测提出了一种简易和实用的算法和实现方案.     

10kV配网线路常见故障产生的原因及防范对策

本文介绍了10kV配电线路的常见故障分类,分析了10kV配电线路常见故障产生的原因,探讨了10kV配电线路故障的查找方法,提出了10kV配电线路故障的防范对策。     

局域网故障诊断研究

随着计算机和通信技术的发展,网络应用日益广泛,网络规模逐渐增大,网络与工作和生活密不可分,因此保持网络的稳定畅通至关重要。本文对网络故障的分类进行了阐释,并对网络故障的诊断方法和步骤进行了研究分析,给出了一些常见局域网故障的解决方法。     

校园局域网常见故障分析及维护

校园局域网络已经深入到学校的各个领域,复杂的不同种类的网络环境经常使网络问题更加复杂化,各种各样的网络故障随之而来.因此,对网络故障的分析诊断与排除变得日益重要.通过对网线、路由和主机的检查分析,根据性质的不同可以划分出为物理故障和逻辑故障,根据对象的不同可以划分出网络,路由和主机故障.经过精确的分析可以快速的找出故障所在并进行维护,有利于校园网络的稳定运行.     

基于连续时间Markov的网络可生存性建模与量化

为了从故障恢复角度对网络可生存性进行全面有效的量化和分析,对网络可生存性建模和量化方法进行了研究。在给出Heegaard故障恢复模型及其状态转换过程的基础上,提出了一种改进的基于连续时间马尔可夫(CTMC)的网络故障恢复模型。改进的模型增加了故障状态模型,减少了故障恢复状态数。结合网络性能模型,提出了一种改进的基于CTMC的网络可生存性模型,模拟了网络故障后的生存状态转移过程。以丢包率作为量化指标,给出一种基于CTMC网络可生存性模型的网络可生存性量化方法,并简化可生存性计算过程。仿真结果表明,给出的建模与量化方法能够对网络可生存性进行更加全面、准确的量化。     

基于二进制树的光网络故障定位算法研究

针对可能发生的各种故障,网络故障管理已经成为目前的热点问题.由于具有易损性、并且故障容易传播和难以检测的性质,当前几乎没有什么方法可以定位透明光网络的故障.因为它的故障传输并不是孤立的,通常比不透明网络更容易出现故障.为了能够尽可能精确的预防和定位故障,采用一种有效的故障定位方法.根据定位这种网络故障现存的方法--监控每个光信号再生点的情况,参考二进制故障树算法,对设置了监控器的透明光网络进行故障定位.该算法既考虑了理想情况(不存在漏/误告警)也考虑了存在漏/误告警的非理想情况,从而提高了故障定位的准确性.     

IPv6环境下的网络故障管理研究

针对在IP（Internet Protocol）v6环境下可能发生的网络故障,通过分析IPv6 MIB（Management Informa-tion Base）,利用Java实现了一个IPv6环境下网络故障管理的模型,开发出针对IPv6环境下的网络故障管理软件。研究结果表明,该故障管理系统在现代网络中具有可行性和高效率,在现有网络环境下具有实用价值。     

基于 BP 网络的旋转机械故障诊断

分析了旋转机械振动故障的特性,在此基础上对基于ＢＰ算法的诊断方法进行了研究,建立了振动故障诊断的神经网络模型,对影响诊断网络的参数进行了详细分析,获得了用于振动故障诊断的最佳网络模型。针对ＢＰ网络收敛速度慢的缺点,提出了改进算法。该诊断模型在模拟转子实验台上进行了实验验证取得了良好的效果。     

基于神经网络的远程网络故障诊断系统

结合当前网络故障诊断的发展情况，提出了一种适合远程诊断的神经网络方法和基于此方法的远程网络故障诊断模型，实现了诊断的智能化，最后通过一个实全,验证了此模型的可行性。     

基于SNMP和专家系统的故障管理系统

提出了一种基于SNMP的综合故障检测模型、采用RMON技术进行网络监控、实现了一种基于故障诊断专家系统模型进行故障诊断的故障管理系统。     

基于决策树与脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法

为有效处理电网故障诊断过程的不确定和不完备信息,提出一种基于决策树与模糊推理脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法:首先采用权重网络分割法将电网分割为若干小型子网,再利用决策树算法对原始故障决策表进行训练,并约减故障信息,提取输电网故障产生式规则;然后利用模糊推理脉冲神经膜系统的强大知识并行推理和模糊信息处理能力,建立基于 FRSNPS 的故障诊断模型,实现输电网故障诊断;最后,以 IEEE14 节点标准系统为对象进行仿真实验和分析。实验结果表明,该方法在单类型和多类型故障信息丢失时,依然能够诊断出正确故障元件。     

数据挖掘在网站网页设计优化中的应用

因特网的应用提供了前所未有的数据量 ,因而查找用户所需的信息成为一件困难又麻烦的事情。有效组织数据 ,简化用户的查找是构造网站数据库必须认真考虑的问题 ,但这取决于用户的使用模式。了解用户如何使用网站的各项内容是一个知识发现的问题。而数据挖掘技术的目的就是在大量数据中发现知识 ,它已经成为知识发现的核心技术。从而数据挖掘技术为网络领域提供了一个知识发现的手段。讨论了在网站网页设计优化中使用数据挖掘技术的问题。介绍了一个具体的应用于该方面的数据挖掘工具WDWT的设计与实现。论述了系统的结构 ,各组成部分的功能 ,关联规则的发现算法     

基于径向基概率神经网络的高压加热器故障诊断

应用径向基概率神经网络实现高压加热器的故障诊断。介绍了RBPNN网络的结构和学习算法;总结了高加的故障集、征兆集和故障特征数据。在Matlab环境下给出了高加故障诊断的具体实例,表明该方法是一种可行有效的高加故障诊断方法。     

基于BP神经网络的风机转子故障诊断

应用BP算法对转子进行故障诊断，首先论述了BP算法的基本原理，然后提出了输出模式矩阵的改进方法，既将常用的单位矩阵来表示的故障模式转变为二进制结构，由此简化了网络结构，明显减少了样本训练次数，提高了计算故障诊断中对单一故障尤为有效，最后通过实例进行分析，证明这一方法对提高运算速度十分有效。     

基于贝叶斯理论的复杂系统快速诊断算法

针对系统结构复杂、维修保障难度大,多具有不确定性(不完整性)信息、多故障和关联故障等特点,融合贝叶斯理论和策略优化算法的优势,提出一种混合快速诊断算法.将诊断任务分解成若干单故障子任务,对子任务用故障树和贝叶斯网络分别建模,根据贝叶斯-蒙特卡洛算法获得先验概率,进行诊断推理分析,获得系统故障薄弱环节,同时运用综合策略优化算法,对故障原因进行诊断策略优化,以实现快速诊断为目的.以电控发动机复杂系统为例,对混合快速诊断算法进行应用研究,验证了该算法的正确性和有效性.     

Petri网络理论在电网故障诊断中的应用

论述了基于Petri网络理论进行电网故障诊断的方法，描述了故障元件、保护、开关之间内在的动作关系，提出了运用简单的矩阵计算进行诊断的方法，与传统的专家系统相比，大大减少了诊断时间，提高了准确度，适用于各种网络拓扑，网络测试表明：该方法快速、准确，适于在线运行。     

基于小波神经网络的容差模拟电路故障诊断方法

以模拟电路的故障诊断为例,利用小波分析,将电路故障信号进行层次分解,获得不同频段的信号成分,取其能反映故障信号特征的成分作为电路故障特征,再输入给神经网络,大大减少了神经网络的输入数目、简化了神经网络的结构、减少了它的训练时间,并提高了辨识故障类别的能力.