基于机器学习的网络故障诊断技术研究与应用

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基于机器学习的网络故障诊断技术研究与应用

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基于机器学习的网络故障诊断技术研究与应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-16页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-14页
1.2.1 国内研究现状	第12-13页
1.2.2 国外研究现状	第13-14页
1.3 论文主要工作和创新点	第14-15页
1.4 论文组织结构	第15-16页
第二章网络故障诊断方法研究	第16-25页
2.1 早期网络故障诊断方法	第16-17页
2.1.1 基于ICMP路径探测的故障诊断方法	第16-17页
2.1.2 基于设备管理的故障定位方法	第17页
2.2 基于密码本的故障诊断方法	第17-18页
2.3 基于人工智能的故障诊断方法	第18-23页
2.3.1 基于规则推理的故障诊断方法	第18-20页
2.3.2 基于案例推理的故障诊断方法	第20-21页
2.3.3 基于模型推理的故障诊断方法	第21-22页
2.3.4 基于机器学习的故障诊断方法	第22-23页
2.4 本章小结	第23-25页
第三章机器学习算法研究	第25-38页
3.1 基于质心的分类器	第25-26页
3.1.1 模型分类原理	第25页
3.1.2 模型内在偏置	第25-26页
3.2 Logistic回归	第26-28页
3.3 支持向量机	第28-29页
3.4 人工神经网络	第29-32页
3.5 一种新的基于质心的模型(GCM)	第32-37页
3.5.1 GCM提出的动机	第32-33页
3.5.2 GCM的分类原理	第33-35页
3.5.3 GCM的学习算法	第35-37页
3.5.3.1 随机学习算法	第35-36页
3.5.3.2 批学习算法	第36-37页
3.6 本章小结	第37-38页
第四章实验结果与分析	第38-52页
4.1 数据集	第38-40页
4.1.1 数据集介绍	第38页
4.1.2 数据集生成	第38-40页
4.2 评价指标	第40-41页
4.3 实验设计	第41-46页
4.3.1 总体设计	第41-42页
4.3.2 CBC算法实验设计	第42页
4.3.3 GCM算法实验设计	第42-43页
4.3.4 Logistic回归算法实验设计	第43-44页
4.3.5 SVM算法实验设计	第44-45页
4.3.6 ANN算法实验设计	第45-46页
4.4 实验结果分析与比较	第46-51页
4.4.1 CBC与GCM结果分析与比较	第46-48页
4.4.2 各模型实验结果综合比较	第48-50页
4.4.3 实验结论	第50-51页
4.5 本章小结	第51-52页
第五章 IPTV智能故障诊断系统设计与实现	第52-73页
5.1 IPTV介绍	第52-53页
5.2 系统需求分析	第53-54页
5.3 系统总体设计	第54-55页
5.3.1 系统模块图	第54页
5.3.2 开发环境和使用技术说明	第54-55页
5.4 数据库设计	第55-57页
5.5 系统详细设计与实现	第57-71页
5.5.1 故障诊断子系统	第57-61页
5.5.1.1 故障诊断子系统工作机制	第57-59页
5.5.1.2 上传数据采集模块	第59-60页
5.5.1.3 数据预处理模块	第60页
5.5.1.4 故障诊断模块	第60-61页
5.5.2 机器学习子系统	第61-63页
5.5.2.1 数据集生成模块	第61页
5.5.2.2 模型训练模块	第61-63页
5.5.3 WEB管理子系统	第63-71页
5.5.3.1 用户登录模块	第63-64页
5.5.3.2 用户管理模块	第64-65页
5.5.3.3 投诉数据采集模块	第65-66页
5.5.3.4 模型管理模块	第66-68页
5.5.3.5 故障管理模块	第68-70页
5.5.3.6 诊断控制模块	第70页
5.5.3.7 系统日志模块	第70-71页
5.6 系统测试	第71-72页
5.7 本章小结	第72-73页
第六章总结与展望	第73-75页
6.1 总结	第73-74页
6.2 展望	第74-75页
致谢	第75-76页
参考文献	第76-79页
攻读硕士学位期间取得的成果	第79-80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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