协议软件实现的面向对象的方法

提出一种用面向对象的方法来实现协议，协议由ＦＳＭ说明，然后ＦＳＭ由一组相关的对象实现，对象的成员函数是接口事件，它们激发状态变迁，与状态变迁相联系的行为构成成函数的主体，当状态变迁产生时，一个对象成为另一个对象。文中给出了一个实例，还提出一个软件工具，使设计者可以用图形方式编辑状态机，并且自动产生Ｃ＋＋的类定义。     

一种分级的基于智能代理的事件关联技术

事件关联是网络管理中的一项关键技术，尽管已经提出了多种解决方法，但都没有很好地解决这个NP完全问题。提出了一种分级的、基于智能代理的事件关联技术，该方法分成两个部分：①在设备上驻留智能代理，对设备发出的告警事件进行分类、过滤和关联工作；②管理平台上的事件服务器对智能代理的关联结果进行汇总，将MBR技术和CBR技术有机地结合起来，得出最可能的故障假设。这种方法对事件关联问题的难度进行了分解，有利于实现网络的实时管理和自动管理。另外，按照这种方法建立的事件关联系统具有通用性和灵活性，能够适应不同的网络和网络的变化。     

关联分析算法在安全管理平台中的研究与应用

为了解决安全管理中无效的重复安全事件以及事件之间独立分析的问题,需要对安全管理平台中的关联算法重新进行设计。结合当前安全管理平台并通过分析几种关联算法的优劣性,从中选择了概率相似度算法和先决条件算法作为研究的对象,提出了一种基于两者的混合关联算法,并对该算法进行了简单介绍。通过对混合关联算法应用于安全管理平台的方式进行探索,提出了基于此算法的关联模块的设计方案。混合的关联算法应用于安全管理平台后,能够有效的融合相似告警,消除重复告警,实现了攻击场景的灵活再现,使得管理员不仅能从整体掌握了网络安全状态,也能直观地做出决策,更好的维护网络安全。     

分布式入侵告警关联分析

为了精简分布式入侵检测系统中重复性的、不完善的或不完整的告警数据，降低误告警率，解决具有因果关系和非因果关系共存的告警关联问题，提出了一种分级关联算法．利用告警数据的检测时间属性的接近度将关联分析分为两类：概率关联和因果关联．给出了自调节增量贝叶斯分类器和实时因果关联算法，从而实现了多种特征混合的告警关联，提高了告警关联率．使用MIT Lincoln Lab提供的2000 DARPA入侵检测攻击场景数据集LLDOS1．0对该算法进行了性能测试，实验结果验证了算法的有效性．     

柔性制造系统中的信息采集系统研究

为了有效地控制和管理柔性制造系统（ＦＭＳ）,制造过程信息采集对系统来说显得至关重要。本文从信息采集的角度,讨论了ＦＭＳ底层设备运行的功能模型,提出了以工业控制实时局域网为基础的ＦＭＳ信息采集系统的结构。并对工业控制实时局域网的硬件和软件构成进行了详细的描述。最后以西门子３Ｍ数控系统为实例,介绍了底层设备ＦＭＳ网络通信接口的设计与开发。该数据采集系统在一个实际的ＦＭＳ中使用取得了令人满意的效果。     

加权增量关联规则挖掘在通信告警预测中的应用

针对通信网络告警预测中预测精度不高、模型训练效率较低等缺陷,提出告警权值确定方法和基于自然序树（Can-tree）的加权增量关联规则挖掘的通信网络告警预测方案。首先,对告警数据进行预处理,确定告警数据权值并压缩到Can-tree结构中;其次,应用增量关联规则挖掘算法对Can-tree进行挖掘,生成告警关联规则;最后,使用模式匹配的方法对实时告警信息进行预测,并对结果进行优化整理。实验结果表明,基于Can-tree的加权增量关联规则挖掘算法是高效的,利用前次挖掘的结果和信息提高了挖掘的效率,网络告警数据的权值分配方案能够合理地区分告警数据的重要程度,有助于将重要程度高的告警关联规则挖掘出来,并加快过时告警关联规则的淘汰,提高预测的准确度和精度。     

面向智能电网全网的故障告警管理

本文为了更加高效的开展电力调度,提出了一种面向智能电网全网的故障告警管理模式,其主要作用就是对支持自动化机房的动力环境、设备状态、系统状态进行在线监控,及时对系统出现的运行异常情况自动产生告警,通过多种告警方式通知相应的值班人员,以及时处理系统的异常或故障。     

基于关联预测法的递阶生产计划与控制*

本文在研究实现有多种递阶生产计划和控制模型的基础上，提出用关联预测法来解决柔性自动化车间（ＦＡＷ）的最优递阶生产计划与控制问题。文中首先建立ＦＡＷ生产控制的数学模型，然后推导ＦＡＷ递阶生产计划的关联预测算法，编写了基于该算法的ＩＰＡ软件包并进行了算例研究，同现有的计划分解方法相比，这里的方法更适于将ＣＩＭＳ／ＭＲＰⅡ下达给ＦＡＷ的中期计划最优分解成由ＦＡＷ中各ＦＭＳ执行的短期计划。     

让您的网络更加畅通

看到旁边的这张图片,你会想起什么？是手提式笔记本电脑？错了,这是北京沃泰丰通信公司生产的ＷＩＦ－２０００多链路多时隙多协议规程分析仪。 该仪表可对七号信令（ＳＳ７）、接入网（ＡＮ）、智能网（ＩＮ）．综合业务数字网（ＩＳＤＮ）、数字移动网（ＧＳＭ）等多种网络提供协议监测、解码、分析、一致性测试、模拟仿真等强大的测试功能。 ＷＴＦ－２０００可支持２至３２条双向链路,同时监测大型网络节点上的多个接口的链路协议,每条链路可任意配置多个信令时隙,支持的协议包括ＳＳ７协议：ＭＴＰ、ＴＵＰ、ＳＣＣＰ、ＩＳＵＰ、ＴＣＡＰ; ＡＮ协议：Ｖ５．１、Ｖ５．２;ＩＮ协议：ＩＮＡＰ; ＩＳＤＮ用户协议;ＧＳＭ协议：ＭＡＰ,、Ａ接口、Ａ－ｂｉｓ等,能对多个大话务负荷的链路同时测量并分析复杂信令规程,并通过开放数据库连接（ＯＤＢＣ）长期存放大量数据。支持在线或中断两种方式的线路告警及误码测试和分析统计     

FMS实时在线调度的仿真建模

为提供进行ＦＭＳ系统在线及离线分析所需的各种信息，本文给出了“最小状态信息”集合的定义。在此基础上，采用面 向对象的设计方法和Ｃ＋＋语言研制开发了具有实时在线仿真能力的ＦＭＳ仿真语言ＳＬＦＭＳ，为在线开展ＦＭＳ调度优化问题的研究提供了良好的仿真支持环境。最后，本文提出并建立了ＦＭＳ实时在线调度优化系统，为解决ＦＭＳ的实时在线调度优化问题提供了一条有效途径。     

TMN告警信息存储及预处理技术

对原始告警信息的完整存储以及预处理是本地电话网网络管理系统故障管理的核心功能。本文提出了一种基于有限状态机的告警信息预处理模型 ,并应用该模型对检测到的告警消息在时间和空间上进行相关处理。工程应用表明 ,该模型对故障的辨识、诊断和定位提供了强有力的支持。     

椭圆曲线点乘的抗故障攻击FSM控制器设计

为提高有限状态机(FSM)控制器的抗故障攻击能力,提出一种非并发故障检测方案。方案利用线性码的故障检错特性,通过在状态机电路中建立故障传播路径来实现。设计了基于NAF编码的从左至右扫描点乘算法的安全有限状态机电路,并对该电路进行了仿真验证与分析。通过仿真验证,与并发故障检测方案相比,该设计能够在减少状态机频繁译码工作量的情况下,正确检测错误并报警,提高了抗故障攻击能力。     

网络故障管理中的自动告警关联

研究了故障管理中的故障定位，提出了一套新的、完整的告警关联方案。告警的时间关联中采用了模糊逻辑推理事件之间的最佳时间关系。对关联窗口的选择进行了讨论，提出了一种新的关联窗口选择方法以保证故障的告警集合的完整性，并证明了其有效性。告警的聚类关联采用依赖关系图模型，给出了一种最大公因数贪心算法。通过分析对比该算法与完全搜索算法和传统贪心算法的复杂性，证明了其在故障告警域重叠度较小情况下的有效性。     

开关柜智能监控装置的设计与实现

文中的开关柜智能监控装置是针对电力开关柜开发设计的一种新型的多功能智能化模拟动态指示装置。该方案以ARM处理器NUC950为控制核心,它集一次回路模拟图、断路器状态、手车位置、接地刀闸位置、弹簧储能状态、隔离开关状态、高压带电显示及闭锁、自动(手动)加热除湿控制、加热器故障报警、超温报警指示、语音防误提示、网络通信等多功能于一体,提高了开关柜状态监测和控制的集成度和智能化。     

关联规则在网络告警数据挖掘中的应用研究

从网络告警数据库中挖掘知识对网络管理和维护有重要作用.本文研究了将关联规则应用于网络告警数据挖掘的原理和算法,并给出具体实例.挖掘出的关联规则可以应用于告警过滤、告警关联、故障定位和故障预测等,可有效提高网络的智能化管理.     

基于相关性分析的网络故障预测

在网络管理领域,相关性分析愈来愈发挥出重要的作用。与传统的专家系统方法相比,相关性分析等数据挖掘方法,不仅能够有效克服知识获取、更新困难的瓶颈,而且,能够从海量网络管理信息中,快速挖掘出先前未知的却有潜在价值的信息和模式。通过对故障、告警数据的讨论分析,文章研究利用相关性分析,从历史告警序列数据中,挖掘潜在的相关性规则,讨论并定义了相关性的类型、相关性规则的表示语言、相关性规则的生成算法,最后讨论了运用相关性规则进行网络故障预测的方法。     

网络告警序列中的频繁情景规则挖掘算法

网络告警序列中隐含着丰富的关于网络自身行为特征的模式知识，对其进行有效挖掘和利用将显著提高网络故障管理智能化程度．本文研究网络告警序列中的知识发现问题，提出并实现了一种基于滑动窗口的情景规则挖掘算法。     

网络管理告警数据库中时序规则挖掘的一种新方法

提出一种基于“最小发生的双时间窗口约束”时序规则挖掘新方法。该方法依据“双时间窗口”约束和“最小发生”判据,可判别在一个时间窗内的哪些告警事件导致了另一个时间窗内告警集合事件的产生,快速寻找出不同网络设备告警与其它网络设备告警之间的关联知识。通过对采集某省级IP网的告警数据库进行规则挖掘实验,表明该方法可以准确、快速地挖掘出海量网络告警数据库中大量有意义的时序规则,这些规则可作为选验知识来指导网络智能化故障定位、诊断及预测。     

基于流数据的列车在线状态监测方法研究与应用

为实时地监测列车在线状态,传统的阈值检测方法只能从数值表现上对设备或系统状态做出判断,而忽略了数据趋势性变化所反映出的列车健康状态变化信息.文章针对列车在线运行过程中产生的流数据提出了一种基于一致性表现的流数据分析方法,其在离群异常点提供报警的同时,能够从特征变化趋势中挖掘信息,同时开发了一套应用于列车多功能车辆总线M...     

网络告警知识发现研究与实现

文章研究企业网络告警数据中的知识发现问题,设计并实现了以Apriori算法为核心的网络告警关联规则发现系统。系统试运行结果表明,该系统能够有效发掘隐藏在海量告警数据背后、不易为网络管理人员所知的告警及故障模式知识。将发现的新知识应用到告警关联/故障诊断专家系统,有效突破了专家系统“知识获取”瓶颈,显著增强了专家系统推理和诊断网络故障的能力。