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本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果
,
尽我所知
,
在
本学位论文中
,
除了加以标注和致谢的部分外
,
不包含其他人已经发
表或公布过的研究成果
,
也不包含我为获得任何教育机构的学位或学
历而使用过的材料
。
与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均
已在论文中作了明确的说明
。
研究生签名:
年
月曰
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,
可以借阅
或上网公布本学位论文的全部或部分内容
,
可以向有关部门或机构送
交并授权其保存
、
借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容
。
对
于保密论文
,
按保密的有关规定和程序处理
。
研究生签名:
年
月曰
博士论文
战路互联网故障智能诊断策略研究
摘
要
随着新一代战略互联网规模的不断扩大
,
网络应用不断增加
,
传统的网络故障诊
断系统功能单一
、
操作复杂
、
效率低下
,
已不能满足军网管理的发展需要
。
如何有效
地
、
安全地
、
易扩展地管理网络故障是目前迫切需要解决的问题
,
其中
,
故障检测
、
故障定位是故障管理中的关键环节
。
本文由网络故障的层次传播性出发
,
从信息的可
用性角度
,
构建一个战略互联网故障诊断问题的合理解决方案
。
本文首先针对战略互联网的管理由集中式向分布式的发展趋势
,
依据动态
SNMP
代理群的思想
,
讨论了动态群管理策略
(
包括组群策略和故障管理模式变更策略
)
,
建立了一个自适应分布式诊断模型
,
并提出了基于易损链路的稳态群首选举算法
。
在
此基础上
,
本文提出分层分散故障诊断策略
,
对战略互联网四层结构
(
物理接入层
,
链路传送层
,
网络控制层和应用层
)
的不同故障特点和状态属性融入不同的检测策略,
给出一个较为完整的解决方案
。
本文主要研究工作和取得的成果如下=
(
1
)
基于仿生学的免疫原理
,
将肽链定义为网络中执行的事件检测序列
,
提出
并实现了一种新型的物理层故障节点定位方基于生物免疫学的故障定位
。
该方法
首先依据
“
阳性选择
”
原则进行事件库设计
,
对高频度行为模式优先分析和处理
,
提
高了检测的速度和效率
。
其次
,
依据故障之间的事件检测序列关联关系
,
运用图论和
邻接矩阵的方法求出根故障集
,
由故障相关性确定故障源
,
有效地起到故障过滤和定
位的功能
。
经实验证明
,
本方法具有很强的实效性
。
(
2
)
基于粗糙集的神经网络理论
,
提出•链路传输层故障诊断的
RSNN
算法
,
实
现不一致情况下的故障规则获取和学习样本的净化处理
。
该算法具有简化样本
、
适应
性强
、
容错性高等特点
,
能有效处理链路传送层故障诊断中噪声和不相容的信息
。
由
于诊断问题的实质是一种映射
,
该算法用一种前馈型网络来逼近这种映射关系
,
实现
对故障的有效分类
。
实验表明
,
利用该方法实现的系统与同类的其他方法相比
,
大大
提高了诊断准确率和诊断速度
。
(
3
)
运用弱
T
范数簇模糊神经元
,
设计出一种基于粗糙模糊神经网络的网络控
制层拥塞预测算法
(
RFNN
)
。
RFNN
不仅具有单调性和连续性
,
而且能满足网络拥塞
的推理一致性要求
。
实验表明
,
利用
RFNN
的处理不确定性问题和自学习能力进行
流量预测
,
与传统拥塞预测方法相比
,
具有较好的效果
。
(
4
)
提出了基于
SVM
的网络应用层故障检测模型
,
并对模型各个组件的功能
、
机制和实现进行了深入探讨
。
对用于检测的网络数据特征
,
本文利用异构数据集上的
摘
要
博士论文
距离度量函数进行预处理
,
既避免了因训练数据规模过小而导致的训练结果太差问
题
,
又减少了训练时间
,
提高了训练效率
。
在训练数据的过程中
,
本文运用模糊数学
理论
,
考虑不同的网络数据特征对检测结果的影响程度
,
提出了一种加权处理方法
。
对由于样本的不均衡性而导致的某一类型的检测率偏低问题
,
本文也作了相应研究
,
提出一种提髙其在训练数据中比例的方法
,
使检测率得到很大提高
。
(5)
提出了一种基于可靠性理论的网络数据链冗余策略
(
RUS),
并建立数学模
型
。
该策略综合平衡了冗余运行和正常维护的关系
,
从而大大改进了系统的性能.模
型采用一定的状态检查和验证策略
,
有效保证网络的正常工作
。
设备之间各自独立
,
相互协作
,
共同完成容错任务
。
该模型与特定的系统应用环境无关
,
因此
,
提供了一
个通用的容错系统框架
。
作为下一步深入研究的方向和研究展望
,
本文还初步提出了一种基于自主计算思
想的网络计算自愈模型
,
将网络故障诊断和性能保持有效结合
,
提供网络状态数据的
采集
、
分析
、
存储和响应功能
,
并试图将自愈功能作为自愈对象的函数可以随着网络
中各种服务和应用的变化而构造
,
使得自愈管理成为动态变化的网络成分
。
关键词
:
网络智能诊断
,
生物免疫学
,
粗糙集神经网络
,
拥塞控制
,
模糊神经网络,
支持向量机
,
自主计算
博士论文
战略互联网故障智能诊断策略研究
Abstract
The
new
generation
strategic
internet
is
a
new
type
military
network,
constituted
by
physical
layer,
link
transport
layer,
network
control
layer
and
application
layer.
It
can
flexibly
support
multi-service,
and
has
anti-destroy,
re-combined
properties.
With
the
development
of
computer
science
and
communication
network,
the
scale
of
strategic
internet
is
growing
larger,
together
with
the
emergence
of
more
network
applications.
Owing
to
simple
function,
complex
operation
and
lower
efficiency,
the
old
network
troubleshooting
system
already
can^t
satisfy
for
the
demands
of
carrier
development.
In
order
to
perform
high
efficiency
and
reliability,
it
is
very
important
for
us
to
set
up
a
perfect
network
troubleshooting
system.
With
the
development
of
the
present
distributed
network
troubleshooting
management,
a
se
區
adapting
distributed
network
management
framework
based
on
dynamic
SNMP
agent
groups
is
presented
in
this
paper.
The
explanation
of
how
to
achieve
this
model
is
discussed.
Especially,
dynamic
groups'
management
policy
in
the
model
is
discussed,
including
grouping
policy
and
choice
of
management
mode,
and
a
stable
group
Q.
leader
election
algorithm
based
on
loss
links
is
given.
According
to
the
feature
of
strategic
internet
architecture,
this
paper
brings
layering-decentralization
intelligence
into
this
field,
which
makes
it
possible
for
the
failure
automatic
location
and
diagnosis.
The
main
achievements
of
this
paper
are
as
follows:
(1)
According
to
the
immunology
principles
of
bionics,
a
new
physical
layer
node
fault
location
method
------
Immunology
based
Fault
Location
Method
is
presented.
In
this
paper
event
detection
sequences
are
viewed
as
analogous
to
peptide.
According
to
the
principle
of
positive
selection
in
Immunology,
the
system
builds
up
its
event
database.
The
behavior
model
whose
frequency
is
higher
will
be
analyzed
and
processed
first.
It
improves
the
speed
and
effectiveness
of
intrusion
detection.
Fault
Location
is
based
on
the
event
detection
sequences
conelation,
graph
theory
and
adjacency
matrix
are
two
methods
to
get
the
root
failure
sets.
With
the
relationship
of
failures,
this
paper
gives
a
method
to
determine
the
source
of
failure
in
this
paper,
which
will
perform
failure
filtration
and
location
function
effectively.
The
experiment
system
implemented
by
this
method
shows
a
good
diagnostic
ability.
(2)
Puts
forward
RSNN
algorithm,
a
designing
fault
diagnosis
method
for
link
transport
layer,
which
tightly
combines
neural
network
and
rough
sets.
We
can
get
reduced
III
英文摘要
博士论文
information
table,
which
implies
that
the
number
of
evaluation
criteria
is
reduced
with
no
information
loss
through
rough
set
approach.
And
then,
this
reduced
information
is
used
to
develop
classification
rules
and
train
neural
network
to
infer
appropriate
parameter.
The
rules
developed
by
RS-NeuraJ
network
analysis
show
the
best
prediction
accuracy,
if
a
case
does
match
any
of
the
rules.
Ifs
capable
of
overcoming
several
shortcomings
in
existing
diagnosis
systems,
such
as
a
dilemma
between
stability
and
redundancy.
Since
the
essence
of
fault
diagnosis
is
a
kind
of
mapping,
an
artificial
neural
network
model
is
adopted
to
deal
with
the
mapping
relation,
categorizing
the
network
faults.
The
experiment
system
implemented
by
this
method
shows
a
good
diagnostic
ability.
(3)
Consisting
of
weak
T-norm
cluster
fuzzy
neuron,
a
rough
fuzzy
neural
network
(RFNN)
is
constructed
in
this
paper,
which
is
applied
to
network
control
layer
congestion
inference.
RFNN
overcomes
a
few
shortcoming
of
the
conventional
CRI,
and
it
is
much
easier
to
satisfy
consistency
principle
of
fuzzy
inference
than
CRI.
Analyzed
the
properties
of
the
new
method,
we
discovered
that
it
is
continuous
and
monotonic.
The
reasoning
results
prove
better
performance
obtained
than
other
conventional
congestion
methods.
(4)
A
framework
of
SVM
based
Network
Fault
Detection
System
of
Application
Layer
is
proposed.
The
function,
mechanism
and
realization
of
the
components
of
this
framework
are
discussed
in
the
paper.
By
means
of
distance
metric
of
heterogeneous
datasets,
the
feature
data
of
network
are
preprocessed.
Based
on
guaranteed
estimators,
we
estimate
the
size
of
test
set.
Thus
we
not
only
avoid
bad
train
result
for
lack
of
exam
pies,
but
also
reduce
the
training
time
and
improve
the
efficiency
of
training.
During
the
training,
by
means
of
fuzzy
mathematics,
considering
the
effect
of
different
network
data
features
to
the
classification,
a
weight
method
is
brought
forward.
It
improves
the
accuracy
of
network
fault
detection.
The
problem
of
low
detection
accuracy
of
some
types
of
faults
for
the
imbalance
of
training
examples
is
researched.
A
method
of
increasing
the
proportion
of
the
examples
of
these
types
is
presented.
It
improves
the
detection
accuracy
of
these
types
of
faults.
(5)
A
framework
model
proposed
in
this
paper
is
a
data-link
redundant
strategy
based
on
reliability
theory.
The
redimdant
running(RUS)
could
be
combined
with
the
normal
maintenance,
which
greatly
improves
the
performance
of
the
network
system.
The
static-checking
and
policy
of
authentication
mechanism
ensure
the
running
network
without
any
error.
The
redundant
equipments
are
independent
but
are
capable
of
communication
with
each
other
when
they
work
their
actions.
The
model
is
independent
of
IV
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