基于模糊推理的網(wǎng)絡故障診斷技術研究.pdf

1、當通信網(wǎng)絡某處發(fā)生故障時，會引發(fā)其他網(wǎng)絡節(jié)點產生告警，這樣告警就會不斷擴散，最終形成告警風暴。如何去除告警之間的相關性，定位出根源告警，是一個比較棘手的問題。在實際的網(wǎng)絡中，故障引發(fā)告警的邊界具有一定的模糊性，告警的屬性也常在某個數(shù)值區(qū)間取值，而不是非真即假。若對分區(qū)臨界值附近的點處理不當則會過分強調或忽略這些點在分區(qū)中的作用，這就影響網(wǎng)絡故障診斷的準確性。此外，告警和故障之間可能不是一一對應的關系，而是具有一種模糊性。
　　本文

2、將模糊理論和模糊推理技術運用到網(wǎng)絡故障診斷中，以期更快更準的定位根源告警。論文重點從以下幾個方面進行研究：
　　1)告警傳播方向預測模塊：對于從知識庫中提取的某條關聯(lián)規(guī)則只表明告警間存在關聯(lián)關系，并未揭示他們之間的因果關系。所以，本文采用一種改進的BP神經網(wǎng)絡方法建立告警傳播方向預測模型。將每條參與模糊推理運算的關聯(lián)規(guī)則輸入到該模型中，根據(jù)輸出結果動態(tài)地決定采用正向模糊推理還是反向模糊推理。
　　2)模糊推理控制模塊：在網(wǎng)絡

3、故障診斷過程中，規(guī)則與告警之間的匹配需花費很多時間；同時，推理過程中可能會出現(xiàn)匹配沖突，推理停滯不前等現(xiàn)象；此外，在故障診斷過程中需構建一條合理的推理路徑，避免出現(xiàn)推理環(huán)路等現(xiàn)象。為了解決上述問題，文中分別研究了控制模塊中的匹配策略、沖突消解策略、搜索策略和模糊推理驅動策略。
　　3)模糊推理運算模塊：為了提高告警隸模糊屬度更新的準確率，文中提出了一種具有還原性的模糊推理算法--基于模糊相似度的加權綜合推理算法，并采用合理的反模糊

4、化方法對模糊結論進行處理。
　　仿真實驗表明在基于模糊推理的網(wǎng)絡故障診斷系統(tǒng)中，告警傳播方向預測模塊可以使得系統(tǒng)能動態(tài)地選取正反向推理兩種方式，從而確保整個推理過程朝著根源告警回溯逼近，使得推理具有可控性，推理過程中產生的冗余結果較少，提高故障診斷的效率；模糊推理控制模塊可以有效地提高告警和規(guī)則之間的匹配效率，有利于構建合理的推理路徑和避免出現(xiàn)推理換路等現(xiàn)象，同時也解決了匹配沖突的問題；文中提出的模糊推理算法具有還原性，使得推理運