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1、2004年11月北京航空航天大学学报November摇2004摇第30卷第11期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsVol.30摇No郾11一种网络环境中的故障诊断模型陈摇琳摇摇黄摇杰摇摇龚正虎(国防科技大学计算机学院,长沙410073)摇摇摘摇摇摇要:结合故障诊断的需求和存在的问题,提出了一种以故障症状、故障假设、诊断操作和观测操作节点为基本元素,并具有网络结构的诊断模型.在该模型基础之上,遵循诊断过程独立的假设,解决实际诊断过程中操作依赖关系的问题,提出了一种基于诊
2、断贝叶斯网络DBN(DiagnosisBayesianNetwork)的故障诊断算法.同时通过引入观测操作,加快诊断的速度并且降低诊断代价.试验表明,与P/C更新算法比较,该算法能更有效地降低诊断代价,实现快速故障诊断,较好解决了操作依赖的复杂故障诊断问题.关摇键摇词:网络管理;故障诊断;贝叶斯网络中图分类号:TP393郾08文献标识码:A摇摇摇摇文章编号:1001鄄5965(2004)11鄄1092鄄05ModelofnetworkfaultdiagnosisChenLin摇HuangJie摇GongZhenghu(SchoolofCom
3、puter,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China)Abstract:Networkdiagnosisproblemaimstoobtaincompatiblefaultmodewhichcanexplainsymptomsbyasetofactions.Somediagnosismodelshavebeenproposed,buttheirdescriptionsoftheproblemwithde鄄pendentactionswerenotaccurateen
4、oughandtheresultsarenotveryoptimal.ADBN(diagnosisBayesiannetwork)modelwaspresentedthatconsistedofsymptomsnodes,faulthypothesisnodes,diagnosisactionnodesandobservationnodes.ItcombinedthegeneralBayesiannetworkandtherequirementsoffaultdiagno鄄sis.Undertheassumptionofindependen
5、tdiagnosisprocess,afaultdiagnosisalgorithmbasedonDBNmodelwasproposed.Thealgorithmtookdependentactionsintoaccount.Observationnodeswereintroducedtoa鄄chievelowerdiagnosiscost.ExperimentsshowthatthefaultdiagnosismethodbasedonDBNcanreducethediagnosticcosteffectivelyandsolvediag
6、nosisproblemunderdependentactionsconditionpreferably.Keywords:networkmanagement;faultdiagnosis;Bayesiannetwork摇摇随着网络规模的不断扩大,使得网络的维护性知识表达与推理模型,受到了越来越多的重视.和操作变得相当复杂.如何保证网络安全、稳定和目前,基于贝叶斯网络的诊断方法主要有两个关可靠地运行,一直是网络管理领域的热门研究课键问题:一是如何由已知证据计算故障假设和各题.个诊断操作的概率信息;二是如何根据概率信息近年来,由于人工智能方法
7、的引入,智能故障和操作代价信息选择下一步执行的最佳操作(观诊断方法在网络环境的故障诊断中得到了广泛应测、诊断操作),即诊断决策算法.其中,第一个问用,已经成为本领域的研究热点之一.贝叶斯网络题由诊断贝叶斯网络DBN(DiagnosisBayesian[1~3]BN(BayesianNetwork)作为一种强有力的不确定Network)推理算法解决,这个问题不是本文摇收稿日期:2004鄄06鄄25摇基金项目:国家973重点基础研究发展规划资助项目(2003CB314802)摇作者简介:陈摇琳(1976-),女,福建陇海人,博士生,chenli
8、n@nudt.edu.cn.第11期摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇摇陈摇琳等:一种网络环境中的故障诊断模型1093的研究点;而第二个问题需要选择判断准则,其最法,算法中考虑了诊断操作相
