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《华中师范大学》 2003年
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基于事件关联和数据挖掘的网络故障管理技术的研究

李艳  
【摘要】: 故障管理作为网络管理的五大功能之一,负责对网络故障进行检测、诊断和恢复,而故障诊断又是其中的难点与重点,其有效与否和功能强弱直接关系到被管网络的可用性和可靠性。早期的故障管理是通过网管人员分析告警信息以人工方式实现,该方式代价高,效率低,无法进行实时、有效的故障诊断。引入人工智能技术的目的就是希望通过尽可能少的人工干预,使故障诊断能够独立的驱动智能诊断过程,实现其目标的自动控制。 但目前的智能故障诊断技术,多采用某种单一的人工智能技术运用于整个故障诊断过程,难以满足对复杂网络故障进行准确、有效的定位和诊断的全部要求。本文针对以上问题,将故障诊断分为故障定位和故障原因诊断两个阶段,针对各阶段任务的不同,采用不同的智能化技术,并提出了一种基于事件关联和数据挖掘的故障诊断技术,以实现各技术之间的优势互补: 采用基于CBR/MBR的分布式事件关联进行故障定位,对大量的告警事件进行时间、空间上的关联,以准确、快速地分离出故障源。 对事件关联过程确定的故障源,采用基于CBR的诊断方法进行的故障原因诊断。该方法将决策树法和近邻检索法等数据挖掘技术相结合,对事例检索过程中必需的特征项相似度进行挖掘。在一定程度上解决了故障诊断中知识获取这一瓶颈问题。 为了深入研究,客观评价新算法,作者对本文提出的技术方案在真实网络环境中进行测试,结果显示该方案使故障诊断具有较高的准确性和实时性,性能表现良好。
【学位授予单位】:华中师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:TP393.07

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