粗集理论在网络故障诊断系统中的应用

在网络故障诊断系统中，对反映网络信息的MIB变量，利用粗集(Rough Set）理论约简出最有利于分类的变量集合，并获得分类的决策规则．实验结果表明，对解决网络故障特征提取，提高故障分类正确性等问题有较好的效果。     

通信网运行中的故障及其测度

从网络故障的定义入手，分析了网络故障的原因和激励、特征和分类，提出了网络故障的测度框架，这个测度框架突出了测度的实用性，并有待于实践的检验。     

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。     

因子分析降维对分类性能的影响研究

考虑因子数据的数据特征,采用连续属性服从正态分布的朴素贝叶斯分类方法,对因子分析降维前后数据集的分类性能变化进行了研究.实验结果表明:因子分析中的KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)统计值和变量共同度与分类性能紧密相关,当KMO统计值大于0.8,并且只有很少属性的变量共同度值小于80%时,采用因子分析作为分类之前的降维是适宜的.     

离散变量结构优化设计的理论与方法

阐述了离散变量结构优化设计的相关理论和研究进展:对离散变量优化设计方法进行分类,重点对运用较为广泛的几种启发式算法进行了归纳总结,并根据离散变量结构优化设计问题的特征,对离散变量结构优化设计方法的发展趋势做出展望.     

多变量模糊控制工程应用方法

分析了多变量模糊控制的特殊性,通过总结前人的研究成果,对多变量模糊控制方法进行了分类,同时对各类方法在工程应用中的优劣及其应用范围进行了探讨,并对多变量模糊控制的未来研究方向作了展望.     

基于支持向量机的网络故障在线诊断方法研究

介绍了网络故障诊断的发展趋势和支持向量机的基本原理,采用一种改进的支持向量机用于网络故障的在线诊断和分析,并且以实验网中采集的数据进行了实验,实验表明该方法能够快速准确地在线诊断网络故障,为网络故障在线诊断向智能化方向发展提供了新的途径.     

基于SNMP的网络故障管理技术的实现

介绍了SNMP的网络管理的模型,对网络故障管理的步骤进行了探讨,并在此基础上阐述了基于SNMP协议的网络故障检测方法,从而实现了对网络故障的及时发现。     

Internet网络故障的检修方法

本文对网络故障的产生原因进行了讨论, 并对网络故障的解决提出了一种通用的解决方法。     

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.