为了提高网络管理重要组成部分的故障管理能力,通过对性能数据和故障征兆的推理来确定故障源,针对WAN(w ide area netw ork)的故障传播特征提出了一种基于自组织特征映射SOM(self-organ izingm aps)的网络故障诊断模型,该模型包括SOM训...为了提高网络管理重要组成部分的故障管理能力,通过对性能数据和故障征兆的推理来确定故障源,针对WAN(w ide area netw ork)的故障传播特征提出了一种基于自组织特征映射SOM(self-organ izingm aps)的网络故障诊断模型,该模型包括SOM训练模块和故障实时诊断模块。仿真实验表明,采用该模型进行4种故障诊断,故障识别率达到95.82%,而误警率只有3.96%,说明在WAN中采用基于SOM的故障识别方法效果良好。展开更多
基金国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60603029)江苏省自然科学基金(the Natural Sci-ence Foundation of Jiangsu Province of China under Grant No.BK2005009)。
文摘为了提高网络管理重要组成部分的故障管理能力,通过对性能数据和故障征兆的推理来确定故障源,针对WAN(w ide area netw ork)的故障传播特征提出了一种基于自组织特征映射SOM(self-organ izingm aps)的网络故障诊断模型,该模型包括SOM训练模块和故障实时诊断模块。仿真实验表明,采用该模型进行4种故障诊断,故障识别率达到95.82%,而误警率只有3.96%,说明在WAN中采用基于SOM的故障识别方法效果良好。