科技信息
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과기신식
SCIENTIFIC & TECHNICAL INFORMATION
2013年
11期
102-104
,共3页
网络管理%故障诊断%动态贝叶斯网络
網絡管理%故障診斷%動態貝葉斯網絡
망락관리%고장진단%동태패협사망락
为了提高IP业务的服务质量,利用告警等症状和已有知识快速准确地定位根故障十分重要.基于贝叶斯网络的不确定推理方法是近年来广泛应用的一种故障诊断方法.目前,基于静态贝叶斯网络的故障定位只是利用当前信息进行故障诊断,无法处理时间信息；而已有基于动态贝叶斯网络的诊断算法复杂度太高,不适用于大型网络.本文针对大型IP网络,建立用于故障诊断的动态贝叶斯模型,并对基于动态贝叶斯网络的一种通用的精确算法进行改进,实验证明它能够对大型IP网络快速准确的定位故障.本文方法充分利用告警库中的历史数据和当前症状信息,对当前的系统状态进行估计,完成故障诊断.
為瞭提高IP業務的服務質量,利用告警等癥狀和已有知識快速準確地定位根故障十分重要.基于貝葉斯網絡的不確定推理方法是近年來廣汎應用的一種故障診斷方法.目前,基于靜態貝葉斯網絡的故障定位隻是利用噹前信息進行故障診斷,無法處理時間信息；而已有基于動態貝葉斯網絡的診斷算法複雜度太高,不適用于大型網絡.本文針對大型IP網絡,建立用于故障診斷的動態貝葉斯模型,併對基于動態貝葉斯網絡的一種通用的精確算法進行改進,實驗證明它能夠對大型IP網絡快速準確的定位故障.本文方法充分利用告警庫中的歷史數據和噹前癥狀信息,對噹前的繫統狀態進行估計,完成故障診斷.
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