：“基于多Agent的分布式IP网故障诊断系统设计与实现.pdf”
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【部分内容】：文章重点讨论了一个旨在快速、准确诊断典型网络故障的分布式IP网络故障诊断系统。系统基于数据包分析，利用多Agent系统的设计理念，以网络端口镜像的方式收集数据，并通过伯克利数据包过滤器（BPF）进行数据包过滤。它还结合了专家系统，以处理和识别网络中的常见问题。在知识表示方面，系统采用了三元组<实体，属性，规则集>的形式，并使用支持度来表示规则出现的频率，以便更高效地进行故障诊断。
关键词：故障诊断、多Agent系统、专家系统
根据上述信息，我们可以总结出以下关键知识点：
1. **多Agent系统**：这是一种分布式系统架构，其中多个智能Agent（或称“代理”）独立工作，协同解决复杂问题。在本文中，这些Agent用于在网络中监控、分析和处理故障信息。
2. **分布式IP网络故障诊断**：这是针对大型网络环境中的故障检测和排除，通过分布式技术，可以在网络的不同节点上同时进行故障检测，提高诊断效率。
3. **数据包分析**：这是网络故障诊断的基础，通过对网络流量的捕获和解析，可以获取网络活动的详细信息，有助于识别异常行为。
4. **网络端口镜像**：一种网络监控技术，通过复制特定网络接口上的所有数据包到另一个接口，使得故障诊断系统可以全面地查看网络流量。
5. **伯克利数据包过滤器（BPF）**：BPF是一种内核级的数据包过滤机制，用于在数据包到达应用程序之前进行过滤，以减少处理负载，提高诊断效率。
6. **专家系统**：这是一个利用专家知识和经验进行决策的计算机程序，此处用于网络故障的识别和诊断，通过内置的规则库和推理机制，模拟专家的诊断过程。
7. **知识表示**：系统使用三元组<实体，属性，规则集>来结构化知识，这种方式有助于知识的存储和检索，便于系统理解和应用。
8. **支持度**：在系统中，支持度是一个统计概念，用于度量某一规则在历史数据中出现的频繁程度，这有助于判断和预测网络故障的模式。
这个系统对于网络运维人员来说具有实际价值，能帮助他们实时了解网络状态，快速定位并解决问题，提升了网络管理的效率和准确性。
