智能技术在分布式网络故障管理中的应用研究
该文分析了传统专家系统及产生式规则系统用于网络故障诊断所存在的问题，提出采用神经网络、Ｂａｙｅｓｉａｎ网络和决策理论等智能技术来实现复杂的网路故障管理，通常，对网络故障的检测和分类采用过滤、变化检测、假设验证及神经网络分类等方法，对不确定性网络故障的定位与诊断可以通过Ｂａｙｅｓｉａｎ网络所构造的概率推理及专家系统来实现，而对网络故障的修复与排除可采用决策理论及强化学习方法来达到。最后，该文探讨了基于智能Ａｇｅｎｔ的分布式网络故障管理的系统结构。
网络故障 故障管理 智能Agent B-P神经网络 Bayesian网络 决策理论
苏玉北 曹阳 黄萍 黄天锡
武汉大学电子信息学院
国内会议
重庆
中文
963～967
1999-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）