模糊推理在網(wǎng)絡(luò)故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、故障管理是網(wǎng)絡(luò)管理的重要組成部分，負(fù)責(zé)檢測和確認(rèn)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的故障。由于現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有規(guī)模巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高度異構(gòu)和分布廣泛的特點(diǎn)，即使是微小的故障，都會給用戶帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失，而在實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)中，一個故障的產(chǎn)生，通常會引發(fā)多個告警事件，這就需要對這些告警事件進(jìn)行相關(guān)性分析，以確定根源告警。 由于基于規(guī)則的專家系統(tǒng)具有一定的智能性，因此特別適合進(jìn)行告警相關(guān)性分析，它也是當(dāng)前使用的最多的告警相關(guān)性關(guān)系分析方法之一。但傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)

2、高度依賴領(lǐng)域?qū)＜业闹R和經(jīng)驗(yàn)，而這些知識和經(jīng)驗(yàn)通常是不精確或不完整的，且是在不斷變化的，因此對告警的相關(guān)性進(jìn)行分析時存在著主觀和人為的因素，而利用傳統(tǒng)的二值邏輯并不能很好地描述和理解這些主觀的思維過程；另外，一個故障的產(chǎn)生，不僅可能引發(fā)多個告警事件，而且一個告警事件，也可以是不同的故障引起的，因此故障現(xiàn)象與故障原因之間通常沒有一一對應(yīng)的關(guān)系，而是具有一定的模糊性。 本文結(jié)合模糊集合理論和模糊推理技術(shù)，充分考慮領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)與知識的

3、人為客觀性和告警關(guān)聯(lián)關(guān)系之間的模糊性，將網(wǎng)絡(luò)告警進(jìn)行模糊化處理轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)模糊告警，得到與模糊推理相容的模糊輸入，并建立相應(yīng)的知識表示和推理方法，以此來進(jìn)行告警的相關(guān)性分析，以期最后能定位根源告警。論文的主要內(nèi)容包含四個方面： 1) 告警信息模糊預(yù)處理：通過分析網(wǎng)絡(luò)告警信息模型中各個字段的涵義，以及網(wǎng)絡(luò)中存在的不確定性與模糊性的因素，通過在網(wǎng)絡(luò)告警信息中設(shè)置與根源告警信息之間的模糊關(guān)系評價語言集合，對告警信息中的各個信息字段進(jìn)行模

4、糊化處理，其中每一個模糊評價語言即為一個模糊集合；利用模糊擴(kuò)展原理，將分散在各個模糊評價語言中的模糊隸屬度轉(zhuǎn)換為各信息字段在模糊評價語言上的隸屬度分布，可視為各個字段與根源告警之間的一個模糊關(guān)系；最后利用模糊綜合評判的方法，得到整條網(wǎng)絡(luò)告警信息為根源告警信息在模糊評價語言上的隸屬度分布情況，從而將網(wǎng)絡(luò)告警轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡(luò)模糊告警。 2) 構(gòu)建模糊推理：從模糊推理需要使用的知識出發(fā)，用產(chǎn)生式和面向?qū)ο笙嘟Y(jié)合的方法來表示本文模糊推理過程中

5、需要使用的模糊規(guī)則和模糊告警事實(shí)知識，并結(jié)合模糊推理自身的特點(diǎn)，提出適合本文的模糊啟發(fā)式搜索策略和基于模糊匹配的沖突消解方法；另外在推理控制策略方面，在確定性推理控制策略的基礎(chǔ)上，詳細(xì)分析了模糊推理可使用的控制策略，特別是模糊反向推理控制策略，并提出符合本文知識表示以及推理特點(diǎn)的模糊控制策略。 3) 模糊推理結(jié)論輸出與解釋：由于本文使用的網(wǎng)絡(luò)模糊告警是基于綜合模糊評價語言集合的，其本身含義即為與根源告警之間關(guān)系緊密的程度，只要模糊推理可

6、以進(jìn)行，總能得到最后的根源告警輸出，則對輸出的解釋是非常容易且直觀的，使用最大隸屬原則即可得到滿意的效果?？紤]模糊規(guī)則的缺乏，模糊推理產(chǎn)生的輸出結(jié)果可能是一組模糊告警，本文使用加權(quán)平均法對模糊推理的結(jié)果進(jìn)行處理，可以快速地對用戶給出建議。 4) 在以上三方面研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了仿真試驗(yàn)，將R<,0>、Mamdani和Lukasiewicz三種不同推理機(jī)，和海明算子、歐幾里德匹配算子和基數(shù)匹配算子三種不同蘊(yùn)涵算子分別組合后進(jìn)行推理